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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利建筑体的能耗预测方法及相关装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121579992B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610099103.0，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权建筑体的能耗预测方法及相关装置是由陈海林;李晓宇;陈子鑫;严尚言设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本建筑体的能耗预测方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种建筑体的能耗预测方法及相关装置，应用于电子设备，方法包括以下步骤：获取建筑体中多个用电组件在历史统计周期内的能耗数据、待预测时间段内多个时间点的气象数据以及时间数据；利用能耗预测模型中的第一特征提取模块对各能耗数据、各气象数据以及各时间序列进行特征提取，得到第一特征数据；以及，利用能耗预测模型中的第二特征提取模块对各类别标签进行特征提取，得到第二特征数据；对第一特征数据和第二特征数据进行融合，得到目标特征数据；利用能耗预测模型对目标特征数据进行处理，得到建筑体中各用电组件在待预测时间段内的能耗预测数据。提高了能耗预测的准确度。

本发明授权建筑体的能耗预测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种建筑体的能耗预测方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括以下步骤： 获取建筑体中多个用电组件在历史统计周期内的能耗数据、待预测时间段内多个时间点的气象数据以及时间数据，所述时间数据中包括时间序列以及用于表征所述时间点所处日期为工作日或非工作日的类别标签； 利用能耗预测模型中的第一特征提取模块对各所述能耗数据、各所述气象数据以及各所述时间序列进行特征提取，得到第一特征数据；以及，利用所述能耗预测模型中与所述第一特征提取模块并列设置的第二特征提取模块对各所述类别标签进行特征提取，得到第二特征数据；所述时间序列中包括所述时间点的小时标识，所述第一特征数据中包括各所述时间点的第一特征子数据，所述第二特征数据中包括各所述时间点的第二特征子数据； 将所述第一特征数据和所述第二特征数据进行融合，得到目标特征数据，包括；根据各所述时间点的小时标识以及类别标签，确定各所述时间点的场景类别；根据各所述时间点的场景类别，确定各所述时间点的加权权重组，所述加权权重组中包括所述时间点对应的第一特征子数据和第二特征子数据之间的加权权重；按照各所述时间点的加权权重，对各所述时间点对应的第一特征子数据和第二特征子数据进行加权，得到更新后的第一特征数据和更新后的第二特征数据；将更新后的第一特征数据和更新后的第二特征数据进行拼接，得到第三特征数据；以及，利用所述能耗预测模型中的双向长短期记忆网络模块对所述第三特征数据进行处理，得到所述目标特征数据； 基于所述目标特征数据，得到所述建筑体中各所述用电组件在所述待预测时间段内的能耗预测数据，包括：利用所述能耗预测模型中的预测模块对所述目标特征数据进行处理，得到各所述用电组件在所述待预测时间段内的初始能耗预测数据；对各所述初始能耗预测数据进行归一化逆变换，得到各所述初始能耗预测数据对应的进阶能耗预测数据；对各所述进阶能耗预测数据进行非负截断处理，得到各所述用电组件在所述待预测时间段内的所述能耗预测数据。

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