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公开(公告)号：CN112766596B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110124827.3
申请日：2021-01-29
Applicant: 苏州思萃融合基建技术研究所有限公司 , 中亿丰建设集团股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本申请涉及一种建筑能耗预测模型的构建方法、能耗预测方法及装置，涉及计算机领域，包括：获取待预测目标建筑的实际运行数据和基础数据；所述实际运行数据包括待预测目标建筑的运行环境数据和历史能耗数据；采用预先构建的能耗预测模型，预测得到目标建筑在预测日日期内对应的逐时能耗。建筑能耗预测模型采用迁移学习的方法训练获得。可以解决传统机器学习方法因为只对目标建筑的实际运行数据拟合，并建立相应的预测模型，由于数据量不足，预测结果不准确，且不能推广至其他项目中应用的问题。
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公开(公告)号：CN112930010B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110133878.2
申请日：2021-02-01
Applicant: 苏州思萃融合基建技术研究所有限公司 , 中亿丰建设集团股份有限公司
IPC: H05B47/105 , H05B47/11 , G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种办公室智能照明控制方法，包括如下步骤：步骤S1：录入被控房间信息，并将相关数据存储云端控制模块；步骤S2：云端控制模块根据房间相关数据对照度权值矩阵进行预处理，并将预处理结果下发至照明控制模块；步骤S3：照明控制模块根据实时动态的气象数据，结合房间照度的快速估算算法，估算房间照度分布；步骤S4：照明控制模块根据房间照度分布，利用灯具目标开度算法计算灯具调光度，并下发控制指令至灯具调光驱动模块。本发明能够最大限度的降低房间照度的不均匀度，同时节省人工照明电耗。
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公开(公告)号：CN112930010A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110133878.2
申请日：2021-02-01
Applicant: 苏州思萃融合基建技术研究所有限公司 , 中亿丰建设集团股份有限公司
IPC: H05B47/105 , H05B47/11 , G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种办公室智能照明控制方法，包括如下步骤：步骤S1：录入被控房间信息，并将相关数据存储云端控制模块；步骤S2：云端控制模块根据房间相关数据对照度权值矩阵进行预处理，并将预处理结果下发至照明控制模块；步骤S3：照明控制模块根据实时动态的气象数据，结合房间照度的快速估算算法，估算房间照度分布；步骤S4：照明控制模块根据房间照度分布，利用灯具目标开度算法计算灯具调光度，并下发控制指令至灯具调光驱动模块。本发明能够最大限度的降低房间照度的不均匀度，同时节省人工照明电耗。
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公开(公告)号：CN113487843B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202110783807.7
申请日：2021-07-12
Applicant: 苏州思萃融合基建技术研究所有限公司 , 中亿丰建设集团股份有限公司
Abstract: 本发明提及一种基于数字孪生技术的施工现场高支模智能监测预警系统，包括监控点创建模块、监控点管理模块、信息采集模块、阈值管理模块和监控预警模块；监控点创建模块用于接收外部导入的任意一个高支模子区域的基本信息，所述基本信息至少包括该高支模子区域所处的项目周期、位置信息、关联高支模子区域编号和包含的所有结构部件，结合基本信息从该高支模子区域的所有结构部件中筛选出对应的监控对象，本发明通过数字孪生技术将施工现场按区域划分，利用阈值管理模块与施工周期的结合，对该监控点和监控对象的数据进行预警判断处理，让施工更信息更安全。
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公开(公告)号：CN113487843A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110783807.7
申请日：2021-07-12
Applicant: 苏州思萃融合基建技术研究所有限公司 , 中亿丰建设集团股份有限公司
Abstract: 本发明提及一种基于数字孪生技术的施工现场高支模智能监测预警系统，包括监控点创建模块、监控点管理模块、信息采集模块、阈值管理模块和监控预警模块；监控点创建模块用于接收外部导入的任意一个高支模子区域的基本信息，所述基本信息至少包括该高支模子区域所处的项目周期、位置信息、关联高支模子区域编号和包含的所有结构部件，结合基本信息从该高支模子区域的所有结构部件中筛选出对应的监控对象，本发明通过数字孪生技术将施工现场按区域划分，利用阈值管理模块与施工周期的结合，对该监控点和监控对象的数据进行预警判断处理，让施工更信息更安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112766596A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110124827.3
申请日：2021-01-29
Applicant: 苏州思萃融合基建技术研究所有限公司 , 中亿丰建设集团股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种建筑能耗预测模型的构建方法、能耗预测方法及装置，涉及计算机领域，包括：获取待预测目标建筑的实际运行数据和基础数据；所述实际运行数据包括待预测目标建筑的运行环境数据和历史能耗数据；采用预先构建的能耗预测模型，预测得到目标建筑在预测日日期内对应的逐时能耗。建筑能耗预测模型采用迁移学习的方法训练获得。可以解决传统机器学习方法因为只对目标建筑的实际运行数据拟合，并建立相应的预测模型，由于数据量不足，预测结果不准确，且不能推广至其他项目中应用的问题。
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公开(公告)号：CN112856250A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110133615.1
申请日：2021-02-01
Applicant: 苏州思萃融合基建技术研究所有限公司 , 中亿丰建设集团股份有限公司
IPC: F17D5/06
Abstract: 本发明公开了一种供水管道泄漏定位方法，包括：根据探测器所在区域的管道参数计算得到第一噪声传播速度V1；根据探测器对应的GPS位置信息和接收到噪音信号的时间信息计算得到第二噪声传播速度V2；结合探测器所在区域的管道参数和环境信息计算得到可信度速度阈值Vt和对应的可信度速度范围区间；计算得到修正后的噪声传播速度V；结合修正后的噪声传播速度V和探测器对应的GPS位置信息，计算得到泄漏点的位置信息。本发明采用两种方法分别进行泄漏点噪声传播速度的计算，然后把两个计算值通过设定阈值和权重进行融合，综合考虑环境信息和管道信息，能够更加精确地得到管道中泄漏点噪声的实际传播速度，提高了供水管网泄漏点定位精度。
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公开(公告)号：CN112856249A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110133614.7
申请日：2021-02-01
Applicant: 苏州思萃融合基建技术研究所有限公司 , 中亿丰建设集团股份有限公司
IPC: F17D5/06
Abstract: 本发明公开了一种城市供水管网泄漏监测方法，对城市供水管网进行区域划分，综合考虑每个区域的环境信息和管道信息，采用两种方法分别进行泄漏点噪声传播速度的计算，然后把两个计算值通过设定阈值和权重进行融合，综合考虑环境信息和管道信息，能够更加精确地得到管道中泄漏点噪声的实际传播速度，提高了供水管网泄漏点定位精度；可用于城市，城区或园区的规划设计应用，实现远程监控目标地区的供水管道泄漏信息。
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公开(公告)号：CN218522017U
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202222388415.3
申请日：2022-09-08
Applicant: 苏州思萃融合基建技术研究所有限公司 , 中亿丰建设集团股份有限公司 , 中亿丰罗普斯金材料科技股份有限公司
Abstract: 本实用新型涉及建筑幕墙技术领域，具体是一种组合式BIPV幕墙，包括有不透光BIPV组件，所述不透光BIPV组件的数量设置为多个，多个所述不透光BIPV组件之间均设有透光BIPV组件，每个所述不透光BIPV组件底部均固定连接有高反射墙板，每个所述高反射墙板均与对应透光BIPV组件顶部固定连接，每个所述高反射墙板分别与对应透光BIPV组件之间均设有喷淋组件，每个所述喷淋组件均包括有喷淋头，每个所述透光BIPV组件与高反射墙板内部均设有通风组件，每个所述喷淋组件均还包括有供水管，每个所述供水管分别与对应喷淋头相连通，通过喷淋组件能够用喷淋带走灰尘，降低灰尘对BIPV组件的效率影响，通过喷淋组件可在炎热的气候下为幕墙降温，从而降低建筑室内的空调能耗。
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公开(公告)号：CN116989384A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310942692.0
申请日：2023-07-31
Applicant: 苏州思萃融合基建技术研究所有限公司 , 苏州科技大学
IPC: F24F1/0007 , G06N3/092 , G06N3/045 , F24F11/46 , F24F11/64 , F24F11/58 , F24F11/74 , F24F11/85 , F24F11/88 , F24F110/10 , F24F110/12
Abstract: 本发明涉及建筑节能技术领域，且公开了基于先验知识的深度强化学习的风机盘管控制系统及方法，包括先验知识模块和DDPG控制模块；所述先验知识模块由序列控制构成；所述DDPG控制模块由Actor‑Critic网络构成；其中，状态及需求冷负荷同时作为DDPG控制模块与先验知识模块的输入，输出的动作均与环境交互后存入经验池中。本发明将先验知识与强化学习相结合，即在早期控制中通过将先验知识建立的序列控制模块，以递减概率的方式替换DDPG的Actor网络，其能够有效降低DDPG控制方法中探索阶段的随机动作，从而提升早期的控制效果。该方法在早期阶段的控制效果超越传统深度强化学习方法，而在后期与传统方法相当。在总体上能够提供更高的节能性能。
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