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龙图腾网获悉南京工程学院申请的专利计及空调运行状态的定频中央空调日前负荷预测方法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：CN117515802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202311552798.6，技术领域涉及：F24F11/64；该发明授权计及空调运行状态的定频中央空调日前负荷预测方法是由杨婷;朱晓;陆旦宏;王玉莹;陈黎来;李艳;鱼泓漪;柏生奎设计研发完成，并于2023-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本计及空调运行状态的定频中央空调日前负荷预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种计及空调运行状态的定频中央空调日前负荷预测方法，通过获取历史时段的n组监测数据；对监测数据进行归一化处理得出无量纲的新数据，并将影响中央空调冷量需求因素的新数据分别进行与中央空调系统负荷率的相关性分析，根据相关性分析结果分配权重，得到贡献值历史数据序列；建立EPGA‑BPNN模型；得到预测时段前设定时段的的贡献值数据序列；输入训练后的EPGA‑BPNN模型，得到预测时段的中央空调系统负荷率；判定预测时段的中央空调系统的运行状态，制定预测时段相应的调控策略；该方法能够提高中央空调日前负荷预测的准确性，能够实现对中央空调的精准调控，适用于空调负荷和运行阶段预测。

本发明授权计及空调运行状态的定频中央空调日前负荷预测方法在权利要求书中公布了：1.一种计及空调运行状态的定频中央空调日前负荷预测方法，其特征在于：包括以下步骤， S1、获取历史时段的n组监测数据，每组监测数据包括影响中央空调冷量需求的因素和中央空调系统运行总功率； S2、对监测数据进行归一化处理得出无量纲的新数据，并将影响中央空调冷量需求因素的新数据分别进行与中央空调系统负荷率的相关性分析，根据相关性分析结果分配权重，得到各无量纲的新数据对中央空调系统负荷率的贡献值历史数据序列； S3、建立基于精英保留策略遗传算法EPGA改进的反向传播神经网络模型即EPGA-BPNN模型，将贡献值历史数据序列作为输入数据，结合历史时段的中央空调系统负荷率，对EPGA-BPNN模型进行训练后，得到训练后的EPGA-BPNN模型； 步骤S3中，基于精英保留策略遗传算法EPGA改进的反向传播神经网络模型即EPGA-BPNN模型包括反向传播神经网络模型即BPNN模型和参数优化模块， BPNN模型：将历史时段中w-v时刻至w时刻的贡献值历史数据序列作为输入数据，进行前向传播，并得到w+1时刻至w+u时刻的预测负荷率；将得到的预测负荷率和历史时段的对应的中央空调系统运行总功率之间的误差进行反向传播； 参数优化模块：采用精英保留策略遗传算法EPGA对BPNN模型的网络参数进行迭代优化，得到优化后的BPNN模型的网络参数； S4、获取预测时段前设定时段的监测数据，并得到预测时段前设定时段的的贡献值数据序列； S5、将预测时段前设定时段的贡献值数据序列输入训练后的EPGA-BPNN模型，得到预测时段的中央空调系统负荷率； S6、根据步骤S5得到的预测时段的中央空调系统负荷率，判定预测时段的中央空调系统的运行状态，根据运行状态制定预测时段相应的调控策略。

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