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龙图腾网获悉北京希嘉万维科技有限公司申请的专利基于Transformer的面向设备的节能优化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：CN120409249B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510532215.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于Transformer的面向设备的节能优化方法是由陈龙晶;肖利涛;张豪;曹永雷;马瑞萱设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer的面向设备的节能优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于Transformer的面向设备的节能优化方法，涉及节能优化技术领域，包括以下步骤：S1：建立设备运行工况模型；S2：引入能效模型来计算不同工况下的设备能耗；S3：引入多目标最小化优化算法，结合短期和长期的能耗预测模型，兼顾能耗和运行状态平稳性；S4：引入细粒度实时参数调整机制，在不同工况和环境扰动下实时调节设备参数；本发明综合了短期和长期能耗预测，将当前设备状态的能耗和未来多步的能耗趋势相结合，通过多目标函数有效平衡短期节能与长期运行效果，能够在实现实时节能的同时，确保未来的整体能耗保持在较低水平，避免了局部最优解对全局能耗的不利影响。

本发明授权基于Transformer的面向设备的节能优化方法在权利要求书中公布了：1.基于Transformer的面向设备的节能优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：使用Transformer模型建立设备运行工况模型，通过引入设备状态}，设备运行状态的数学描述为： ， 其中，为设备当前时刻的状态，为设备前一时刻的状态，为外部扰动，为设备特定参数，包括固定属性和可调参数，固定属性包括变频电机运行时可调频率范围、额定功率、电源内阻； 采用多头注意力机制，设置注意力头数为8，隐藏层维度为512，每层Transformer编码器包含前馈神经网络层，其维度为2048，Transformer模型包含4个编码器层； S2：在构建设备运行工况模型后，引入能效模型来计算不同工况下的设备能耗，根据设备的运行状态和环境因素计算设备的能效得分： ， 其中为基于设备当前运行状态的能效分数，为基于外部环境的影响因子，为运行状态和外部因素间的耦合项，能耗预测基于该能效模型，结合短期和长期数据，预测未来一段时间内的能耗情况； 短期能耗预测利用历史时间序列，通过递归方式预测短期的能耗： ， 长期能耗预测通过多步前向的Transformer模型进行： ， 其中，用来计算某个时刻t下的设备能效； S3：引入多目标最小化优化算法，结合短期和长期的能耗预测模型，目标函数定义为： ， ， ， D为平稳性目标，度量设备在运行过程中的状态抖动幅度： ， 和分别为短期能耗、平稳性和长期能耗的权重参数； 求解该多目标优化问题，采用粒子群优化算法PSO或遗传算法GA作为优化求解器； 在优化过程中，采用非支配排序与拥挤度距离相结合的帕累托前沿筛选方法对解空间进行分层筛选与保留，从而获得多目标下的最优解集； 对于上述目标函数，不断对其迭代优化，即可在多变量、多约束条件下求解最优参数组合，使得设备在既定约束条件下达到节能和稳定性的最佳平衡点； S4：引入细粒度实时参数调整机制，在不同工况和环境扰动下实时调节设备参数，通过检测设备状态的变化来判断是否需要调整，设置调整阈值，当状态变化超过该阈值时，触发参数调整，具体调整规则如下： ， 其中表示在当前时刻的参数调整幅度，为调节因子，为调整的阈值。

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