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龙图腾网恭喜宝鸡雷博精密工业有限责任公司申请的专利并联冷机系统的负荷分配控制方法、系统、设备及介质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：CN115562034B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202211288740.0，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权并联冷机系统的负荷分配控制方法、系统、设备及介质是由于军琪;薛志璐;赵安军;田喆;刘宗忆设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本并联冷机系统的负荷分配控制方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种并联冷机系统的负荷分配控制方法、系统、设备及介质，方法包括：在满足空调系统末端冷负荷需求条件下，将并联冷机系统的总能耗最小作为优化目标，并将并联冷机系统中每台预置冷水机组的部分负荷率作为待优化变量；采用改进的麻雀搜索算法，对所述待优化变量进行寻优，得到待优化变量的最优值；将所述待优化变量的最优值作为并联冷机系统的负荷分配控制结果；其中，所述改进的麻雀搜索算法为在典型的麻雀搜索算法中引入混沌方式初始化种群策略、非线性递减惯性权重策略及狼群算法中猛狼的跟随策略；本发明实现对并联冷机内冷水机组负荷的精准调控，具有较好的收敛性，大大提升了系统的灵活性，同时有效降低了系统运行能耗。

本发明授权并联冷机系统的负荷分配控制方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种并联冷机系统的负荷分配控制方法，其特征在于，包括：在满足空调系统末端冷负荷需求条件下，将并联冷机系统的总能耗最小作为优化目标，并将并联冷机系统中每台预置冷水机组的部分负荷率作为待优化变量；采用改进的麻雀搜索算法，对所述待优化变量进行寻优，得到待优化变量的最优值；将所述待优化变量的最优值作为并联冷机系统的负荷分配控制结果；其中，所述改进的麻雀搜索算法为在典型的麻雀搜索算法中引入混沌方式初始化种群策略、非线性递减惯性权重策略及狼群算法中猛狼的跟随策略；所述优化目标为： Pchiller,i＝ai+bi·PLRi+ci·PLRi2+di·PLRi3其中，Obj为优化目标；Pchiller,i为第i台预置冷水机组的能耗；N为并联冷机系统中冷水机组的总台数；ai,bi,ci及di分别为第i台预置冷水机组的kW-PLR的曲线系数；PLRi为第i台预置冷水机组的部分负荷率；采用改进的麻雀搜索算法，对所述待优化变量进行寻优，得到待优化变量的最优值的过程，具体如下：在满足待优化变量的边界约束条件下，采用混沌序列机制构建初始种群；分别计算种群中每个个体的个体适应度值；在所有个体适应度值中，选择最小的个体适应度值作为群体极值的初始值，并将每个粒子的适应度值分别作为个体极值的初始值；选取并保留最小的个体适应度值、最大的个体适应度值、种群中适应度最优的个体所处的位置以及种群中适应度最差的个体所处的位置；引入非线性递减惯性权重策略，结合粒子群算法中的速度、发现者所处最优位置及种群中适应度最优的个体所处的位置，对发现者的位置进行更新；引入狼群算法中猛狼的跟随策略，结合所述种群中适应度最优的个体所处的位置以及种群中适应度最差的个体所处的位置，对跟随者的位置进行更新；结合最小的个体适应度值、最大的个体适应度值、种群中适应度最优的个体所处的位置以及种群中适应度最差的个体所处的位置，对侦察者的位置进行更新；对位置更新后的个体进行适应度值计算，并对个体极值和群体极值进行更新；设置种群按照以上步骤独立运行M次，判断是否满足结束条件，若满足，则输出最优个体，得到待优化变量的最优值，即得到并联冷机系统的负荷分配控制结果。

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