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龍圖騰網獲悉南京深度智控科技有限公司申請的專利基于深度強化學習的水冷制冷站系統節能優化控制方法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：CN120403050B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202510914297.0，技術領域涉及：F24F11/65；該發明授權基于深度強化學習的水冷制冷站系統節能優化控制方法是由李輝;路曉陽設計研發完成，并于2025-07-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度強化學習的水冷制冷站系統節能優化控制方法在說明書摘要公布了：本發明涉及節能控制技術領域，尤其涉及基于深度強化學習的水冷制冷站系統節能優化控制方法，方法包括：對水冷制冷站系統的環境數據和制冷設備運行數據進行采集；計算制冷設備的能效評分，并計算制冷設備的負載率；基于制冷設備的能效評分和負載率，計算制冷設備的負載推薦率；將制冷設備的能效評分和負載推薦率導入聚類分析算法中，對水冷制冷站系統的制冷設備進行聚類分析，將制冷設備劃分為高效運行模式、均衡運行模式以及低效運行模式；提取低效運行模式下的制冷設備，并調整對應的水泵頻率以及冷卻塔風機轉速。

本發明授權基于深度強化學習的水冷制冷站系統節能優化控制方法在權利要求書中公布了：1.基于深度強化學習的水冷制冷站系統節能優化控制方法，其特征在于：包括以下具體步驟： S1、對水冷制冷站系統的環境數據和制冷設備運行數據進行采集； S2、計算制冷設備的能效評分，并計算制冷設備的負載率； S3、基于制冷設備的能效評分和負載率，計算制冷設備的負載推薦率； S4、將制冷設備的能效評分和負載推薦率導入聚類分析算法中，對水冷制冷站系統的制冷設備進行聚類分析，將制冷設備劃分為高效運行模式、均衡運行模式以及低效運行模式； S5、提取低效運行模式下的制冷設備，并調整對應的水泵頻率以及冷卻塔風機轉速； 所述S2中能效評分的計算公式為： ； 其中，為第i個制冷設備的能效評分，為第i個制冷設備的制冷量，為第i個制冷設備的功率消耗，為第i個制冷設備的冷卻水進口溫度，為第i個制冷設備的冷卻水出口溫度，為制冷設備的設計最優溫差，、分別為權重因子，且； 所述S2中負載率的計算公式為： ； 其中，為第i個制冷設備的負載率，為第i個制冷設備的最大制冷量； 所述S3中負載推薦率的計算公式為： ； 其中，為第i個制冷設備的負載推薦率，n為制冷設備總數，、分別為權重因子，且； 所述S4包括以下具體步驟： S41、提取第i個制冷設備的能效評分和負載推薦率并組合為特征向量；從所有特征向量的集合中隨機選擇3個特征向量作為聚類分析算法的初始簇中心，計算每個特征向量到各個初始簇中心的歐氏距離，并將其分配到距離最小的初始簇中心所對應的簇中； S42、計算單個簇內所有特征向量的均值向量，對初始簇中心進行更新并對每個特征向量進行重新分配直至達到預設的迭代次數后停止運算，完成聚類分析，每個簇代表一種運行模式，根據聚類分析結果定義3種運行模式，所述運行模式包括高效運行模式、均衡運行模式以及低效運行模式；所述聚類分析算法為K-Means聚類算法，且K=3； 所述S42中根據聚類分析結果定義3種運行模式的具體內容為：若單個簇內不同制冷設備的平均能效評分大于預設的能效評分閾值，且單個簇內不同制冷設備的平均負載推薦率大于預設的負載推薦率閾值時，將單個簇內的制冷設備定義為高效運行模式；若單個簇內不同制冷設備的平均能效評分不大于預設的能效評分閾值，且單個簇內不同制冷設備的平均負載推薦率不大于預設的負載推薦率閾值時，將單個簇內的制冷設備定義為低效運行模式；若單個簇不滿足高效運行模式與低效運行模式的定義，將單個簇內的制冷設備定義為均衡運行模式； 所述S5包括以下具體步驟： S51、提取低效運行模式下的制冷設備，調整對應的水泵頻率，水泵頻率的調整公式為：；其中，為低效運行模式下的第j個制冷設備的水泵頻率調整值，為水泵基準頻率，為水泵頻率調整系數，，為低效運行模式下的第j個制冷設備的冷卻水出口溫度與冷卻水進口溫度之差，為設定溫差參考值； S52、調整低效運行模式下的制冷設備對應的冷卻塔風機轉速，冷卻塔風機轉速的調整公式為：；其中，為低效運行模式下的第j個制冷設備的冷卻塔風機轉速調整值，為冷卻塔風機轉速基準值，為冷卻塔風機轉速調整系數，。

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