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龙图腾网获悉南通江海储能技术有限公司申请的专利一种用于AI服务器的全极耳电容调控系统及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：CN120353333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510854916.1，技术领域涉及：G06F1/3234；该发明授权一种用于AI服务器的全极耳电容调控系统及方法是由韩永飞;丁佳佳;王浩;杨恩东设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于AI服务器的全极耳电容调控系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于AI服务器的全极耳电容调控系统及方法，涉及数据分析技术领域，在终端系统中接收用户上传的信息内容，提取信息内容的特征参数并归一化构建特征向量，利用特征向量与运行等级构建训练样本并训练随机森林模型以预测运行等级；设定训练周期，形成训练样本三元组，基于LSTM与GRU构建双通道神经网络融合提取特征，采用最大似然估计优化模型；生成电容状态训练组并训练电容状态预测模型，构建数字孪生系统进行电容行为仿真，输出多维运行指标；采集目标采样周期电容状态向量，结合多个候选动作向量预测未来电容状态；依据阈值筛选特征动作，确定最终调节指令，提升响应速度。

本发明授权一种用于AI服务器的全极耳电容调控系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种用于AI服务器的全极耳电容调控方法，其特征在于，方法包括： 步骤S100：在AI服务器终端系统中接收用户上传的信息内容，设定采样周期，采集服务器电力参数并记录电容调节参数，提取信息内容的特征参数并归一化构建特征向量，计算运行评分，划分运行等级，利用特征向量与运行等级构建训练样本并训练随机森林模型以预测运行等级； 步骤S200：设定训练周期，提取信息内容特征向量并输入至运行等级预测模型，结合代码分析工具生成结构上下文向量，构建运行状态矩阵，计算未来功率，形成训练样本三元组，基于LSTM与GRU构建双通道神经网络融合提取特征，并通过混合密度网络预测未来功率，采用最大似然估计优化模型； 步骤S300：采集每个采样记录所对应时间点的电容单元的状态变量构建电容状态向量，组合开启状态构成动作向量，生成电容状态训练组并训练电容状态预测模型，构建数字孪生系统进行电容行为仿真，输出多维运行指标； 步骤S400：实时提取用户上传信息内容特征，构建状态矩阵、结构上下文与运行等级标签，并输入至预测模型获取未来功率值； 步骤S500：采集目标采样周期电容状态向量，结合多个候选动作向量预测未来电容状态，计算代价评分，按照代价评分对候选动作向量进行排序，得到候选动作向量集合； 步骤S600：将实时电容状态、功率值、预测功率与各候选动作向量输入数字孪生系统仿真，获取预测指标，依据阈值筛选特征动作，确定最终调节指令，并按照所述最终调节指令对电容单元进行调节。

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