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龍圖騰網獲悉中國建筑第八工程局有限公司申請的專利基于大數據和人工智能的民用建筑負荷計算方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115577922B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211184764.1，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權基于大數據和人工智能的民用建筑負荷計算方法及系統是由李鵬設計研發完成，并于2022-09-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于大數據和人工智能的民用建筑負荷計算方法及系統在說明書摘要公布了：本發明為一種基于大數據和人工智能的民用建筑負荷計算方法及系統，方法包括T10匹配建筑能耗數據庫，T20負荷計算，T30確定變壓器，其中T10為系統設計輸入，T20為系統計算過程，T30為系統輸出。民用建筑負荷計算的輸入包括4個部分，分別為建筑能耗數據庫、總建筑面積和分項建筑面積、建筑類型、建筑物所在地區；負荷計算輸出為變壓器配置。建筑能耗數據庫是經過大數據統計和人工智能聚類的全國各類建筑能耗數據庫。本發明將現有技術中靠工程師個人經驗估計關鍵參數的方式，改為由人工智能獲取類似項目實際大數據作為新項目設計指標的依據。避免民用建筑中變壓器的錯誤選擇，節約了運行成本和初裝費用。

本發明授權基于大數據和人工智能的民用建筑負荷計算方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于大數據和人工智能的民用建筑負荷計算方法，其特征在于，包括步驟： T10：匹配建筑能耗數據庫，分為3個子步驟： 步驟T11：匹配地區信息：在民用建筑能耗數據庫中匹配相同地區標簽的數據，若特定地區缺少數據，則匹配距離最近的擁有數據的地區數據； 步驟T12：匹配建筑類型信息：在民用建筑能耗數據庫中匹配相同建筑類型標簽的數據； 步驟T13：匹配分項面積信息：在民用建筑能耗數據庫中匹配相同分項面積標簽的數據； T20：負荷計算，分為4個子步驟： 步驟T21：計算分類能耗負荷SE； 步驟T22：計算分項面積能耗負荷SM； 步驟T23：計算建筑類型能耗負荷SL； 步驟T24：對比SE、SM和SL，取最大值得到建筑總能耗S0； T30：確定變壓器，分為3個子步驟： 步驟T31：根據民用建筑能耗數據庫大小，選擇置信系數kz，其中，置信系數kz根據公式1計算得到： 式中，為樣本均值；z*為置信度的臨界值，取95％置信度時z*為1.96；S為樣本標準差；n為民用建筑能耗數據庫中樣本量； 步驟T32：根據置信系數修正能耗配置：最終能耗配置S1＝kz×S0； 步驟T33：計算得到變壓器配置：根據變壓器產品序列和項目需求，使得所有變壓器配置數據大于等于能耗配置S1； 還包括建立民用建筑能耗數據庫的步驟，包括： 步驟S10：獲取能耗大數據； 步驟S11：獲取分類能耗數據； 步驟S12：獲取分項面積能耗數據； 步驟S13：獲取建筑類型能耗數據； 步驟S14：獲取地區標簽； 步驟S20：數據分析，分為4個子步驟： 步驟S21：生成分類能耗單位數據：提取步驟S11生成的每條分類能耗，除以建筑面積，得到分類能耗單位數據； 步驟S22：生成分項面積能耗單位數據：提取步驟S12生成的每條分項面積能耗，除以建筑面積，得到分項面積能耗單位數據； 步驟S23：生成建筑類型能耗單位數據：提取步驟S13生成的每條建筑類型能耗，除以建筑面積，得到建筑類型能耗單位數據； 步驟S24：采用人工智能算法聚類； 步驟S30：數據歸類，分為3個子步驟： 步驟S31：生成經過聚類的分類能耗單位數據，共為k類； 步驟S32：生成經過聚類的分項面積能耗單位數據，共為k類； 步驟S33：生成經過聚類的建筑類型能耗單位數據，共為k類。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國建筑第八工程局有限公司，其通訊地址為：200122 上海市浦東新區中國（上海）自由貿易試驗區世紀大道1568號27層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。