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龍圖騰網獲悉蘇州元腦智能科技有限公司申請的專利散熱設備控制方法、裝置、設備及存儲介質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：CN120353134B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510743909.4，技術領域涉及：G05B13/04；該發明授權散熱設備控制方法、裝置、設備及存儲介質是由劉斌;鄭國偉;劉寶陽設計研發完成，并于2025-06-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本散熱設備控制方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種散熱設備控制方法、裝置、設備及存儲介質，涉及散熱技術領域，通過預設的時間間隔采集散熱設備的實際運行特征數據，對實際運行特征數據進行特征處理，得到散熱設備的時間序列特征數據，在連續采集到預設數量的時間序列特征數據時，通過時間序列預測模型，根據散熱設備的時間序列特征數據得到預測運行特征數據，將預測運行特征數據和時間序列特征數據作為強化學習模型的輸入，生成散熱設備的控制策略，根據控制策略控制散熱設備，因此，可以解決對設備負載的散熱效果降低的技術問題，提高了散熱效果。

本發明授權散熱設備控制方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種散熱設備控制方法，其特征在于，包括： 每隔預設時間間隔采集一次散熱設備的實際運行特征數據； 獲取所述實際運行特征數據中的出風口溫度和進風口溫度，并根據所述出風口溫度和所述進風口溫度計算得到溫差信息； 獲取所述實際運行特征數據中的風扇轉速，并根據所述風扇轉速計算得到轉速變化率； 獲取所述實際運行特征數據中的整機功耗，并根據所述整機功耗計算得到功耗變化率； 將所述溫差信息、所述轉速變化率、所述功耗變化率和所述實際運行特征數據歸一化處理，得到所述散熱設備的時間序列特征數據； 在連續獲取到預設數量的時間序列特征數據時，將所述時間序列特征數據輸入已完成訓練的時間序列預測模型，輸出未來預設時間段內所述散熱設備的預測運行特征數據； 將所述預測運行特征數據和所述時間序列特征數據輸入已完成訓練的強化學習模型，輸出所述散熱設備的控制策略； 根據所述控制策略控制所述散熱設備； 所述將所述時間序列特征數據輸入已完成訓練的時間序列預測模型之前，還包括： 獲取所述散熱設備時間序列特征數據的訓練數據集； 創建所述散熱設備的時間序列預測模型； 將所述散熱設備時間序列特征數據的訓練數據集輸入所述時間序列預測模型的長短時記憶網絡層，輸出隱藏特征； 將所述隱藏特征輸入所述時間序列預測模型的全連接層，輸出所述訓練數據集對應的預測運行特征數據; 若所述訓練數據集對應的預測運行特征數據滿足預設的早停策略，則根據所述訓練數據集對應的預測運行特征數據確定時間序列預測模型；其中，所述預設的早停策略表示所述訓練數據集對應的預測運行特征數據與所述時間序列特征數據的驗證數據集的均方誤差連續預設輪次未下降； 所述將所述時間序列特征數據輸入已完成訓練的時間序列預測模型之前，還包括： 獲取散熱設備的歷史轉速調整數據集和歷史溫度變化延遲數據集； 根據所述歷史轉速調整數據集和所述歷史溫度變化延遲數據集建立轉速與溫度變化的映射關系； 根據所述轉速與溫度變化的映射關系生成時間序列預測模型的補償數據。

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