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龍圖騰網獲悉翰克雷(北京)工程技術有限公司申請的專利一種高效制冷機房性能優化方法及裝置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：CN120087536B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510166403.1，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種高效制冷機房性能優化方法及裝置是由辛靈;王瀟鈞設計研發完成，并于2025-02-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種高效制冷機房性能優化方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種高效制冷機房性能優化方法及裝置，涉及智能節能優化技術領域，包括，通過多種傳感器收集制冷設備的運行數據，并進行預處理；基于預處理后的運行數據，構建MT?LSTM模型預測未來冷負載需求，生成冷負載需求預測值；基于冷負載需求預測值，通過NSGA?II優化算法生成優化調度策略；根據優化調度策略，通過IoT執行設備啟關與負載比例分配，并實時監控運行數據，動態調整并優化制冷設備運行狀態。本發明通過構建MT?LSTM模型來預測未來冷負載需求，實現了精確的需求預測。

本發明授權一種高效制冷機房性能優化方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種高效制冷機房性能優化方法，其特征在于：包括， 通過多種傳感器收集制冷設備的運行數據，并進行預處理； 基于預處理后的運行數據，構建MT-LSTM模型預測未來冷負載需求，生成冷負載需求預測值； 基于冷負載需求預測值，通過NSGA-II優化算法生成優化調度策略； 根據優化調度策略，通過IoT執行設備啟關與負載比例分配，并實時監控運行數據，動態調整并優化制冷設備運行狀態； 所述基于預處理后的運行數據，構建MT-LSTM模型預測未來冷負載需求，生成冷負載需求預測值，具體步驟為， 將預處理后運行數據進行加權融合，生成統一數據集； 將統一數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集； 基于LSTM構建MT-LSTM模型，定義MT-LSTM模型輸入為訓練集，輸出為冷負載需求預測值； 提取訓練集中的時間序列數據，根據時間序列數據的時間步拆分為多個時間段，形成時間片段序列，輸入給多層LSTM進行處理； 第一層LSTM接收時間片段序列，通過門控機制處理時間片段序列，捕捉短期依賴信息，輸入給第二層LSTM； 第二層LSTM接收短期依賴信息，通過門控機制和濾波對短期依賴信息進行處理，捕捉中期依賴信息，輸入給第三層LSTM； 第三層LSTM接收中期依賴信息，通過門控機制結合第一層LSTM短期依賴信息和第二層LSTM中期依賴信息，捕捉長期依賴信息，輸出給全連接層； 全連接層接收并整合短期依賴信息、中期依賴信息和長期依賴信息，計算冷負載需求預測值，表達式為： ； 其中，為冷負載需求預測值，為冷負載需求，為預測值，為第個時間點的環境溫度數據，為第個時間點的環境濕度數據，為環境標識符，為第個時間點的設備運行狀態數據，為第個時間點的歷史負載數據，為時間，為時間總數； 使用驗證集評估MT-LSTM模型性能，調整參數； 使用測試集衡量MT-LSTM模型的泛化力和預測準確性。

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翰克雷(北京)工程技術有限公司，其通訊地址為：100000 北京市大興區經濟技術開發區榮華南路7號院3號樓9層1002-K3；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”。