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龙图腾网恭喜深圳市安科讯电子制造有限公司申请的专利一种用于数据中心节能的温度控制方法及装置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：CN119364733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411936820.1，技术领域涉及：H05K7/20；该发明授权一种用于数据中心节能的温度控制方法及装置是由项松设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于数据中心节能的温度控制方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于温度控制技术领域，公开了一种用于数据中心节能的温度控制方法及装置。该方法确定SMT生产线中多个分布式自动化设备满足正常运行中制冷量需求的至少一组合格温度参数；根据至少一组合格温度参数以及空调系统和冷却水循环系统的设置参数组与相应的温度参数组之间的匹配关系，确定多个分布式自动化设备中空调系统和冷却水循环系统的多组温度设置参数；监控端周期性实时监控数据中心的温度参数数据，并根据神经网络算法计算空调系统和冷却水循环系统的多组温度设置参数的总和，进行筛选，获取最优值，根据所述最优值，进行空调系统和冷却水循环系统的实时调控。本发明使分布式设备运行中的节能总和最小。

本发明授权一种用于数据中心节能的温度控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于数据中心节能的温度控制方法，其特征在于，该方法包括步骤：S1，确定SMT生产线中多个分布式自动化设备满足正常运行制冷量所需的至少一组合格温度参数；S2，根据至少一组合格温度参数、空调系统参数和冷却水循环系统参数之间的匹配关系，确定多个分布式自动化设备中空调系统和冷却水循环系统的多组温度设置数据；S3，监控端周期性监控数据中心的温度参数数据，根据神经网络算法计算空调系统和冷却水循环系统的多组温度设置参数总和，并进行筛选，获取最优值，根据所述最优值实时调整空调系统和冷却水循环系统；在步骤S3中，根据神经网络算法计算空调系统和冷却水循环系统的多组温度设置参数总和，包括步骤：步骤一，初始化多组温度设置参数样本，随机指派并分类，初始化总和计算子空调系统和冷却水循环系温度设置参数，初始化温度调控因子的调控速率，度量多组温度设置参数，作为初始温度调控因子的状态编码，反复进行D次，生成D个初始多组温度设置参数；步骤二，基于供给率评价多组温度设置参数，计算每一类中每个维度的供给率，供给率最高的前C个特征序号作为入选特征维度，同时作为该温度调控因子的筛选权重；步骤三，汇总每个温度调控因子，比较所经历过的状态和筛选权重值；步骤四，调整温度调控因子的调控速率和状态；步骤五，计算子空调系统和冷却水循环系统温度设置参数的均值总和；步骤六，判断是否达到算法结束条件，若是，则结束；若否，则转步骤二；在步骤一中，初始化温度调控因子的调控速率，包括：温度调控因子编码基于限定的联合编码机制，采用基于总和计算中心的实数编码方案，编码空间由SUP，CEP，CPV三部分组成，SUP表示特征子空间的实数编码串，CEP表示类中心的实数编码串，CPV表示类中心改变度；根据取值范围，将量化值编码成串，在限制条件下缩短编码长度；初始化空调系统和冷却水循环系统的多组温度设置参数，随机选取SUP_maxnumber最大的特征维度和CEP_maxnumber最大的类数目数据，并进行编码，组成子空调系统和冷却水循环系温度设置参数，迭代D_size预设的初始空调系统和冷却水循环系统的多组温度设置参数，完成初始化空调系统和冷却水循环系统的多组温度设置参数；在步骤三中，比较所经历过的状态和筛选权重值，包括：用特征维度对子空间总和计算的供给率表示，个以为中心的子空间类，对每一个子类进行度量，其中，为第个中心点，为第个子空间类；供给率度量评价函数为： ，式中，为第个子空间含有个特征维度数下的供给率度量评价值，为数据点，为第个类，为数据点的第维，为中心点的第维，为子空间中含有特征维度数，为类上的数据点的第维与中心点的第维的距离，其值越小，称维对类的供给大，的值越大；反之，称维对类的供给小；计算类中所有特征维度对的供给和表示为，表达式为： ，式中，为计算类中所有特征维度对的供给和，为特征维度最大值，为类上的数据点的第维与中心点的第维的距离除以供给空间范围；由所有个类的筛选权重之和表示所有温度调控因子的筛选权重，表达式为： ，式中，为由所有个类的筛选权重之和表示所有温度调控因子的筛选权重，为子空间个数；神经网络算法，包括：初始化多组温度设置参数的中每个温度调控因子的状态与调控速率；为第个子空间温度调控因子的状态函数，表示组温度设置参数中第个子空间温度调控因子的状态；为第个子空间温度调控速率，为组温度设置参数中第个子空间温度调控速率；当前迭代次数，给出循环限定条件，为总迭代次数；当时，温度调控因子数进行总和计算；按最小距离原则，将中的所有矢量分到一个总和计算中心代表的类中，为归一化的分类数据集；计算每个温度调控因子的匹配值，对温度调控因子进行匹配，对数据进行匹配选择，更新每个温度调控因子的当前最优解，更新空调系统和冷却水循环系统的多组温度设置参数当前最优解，更新温度调控因子的调控速率和状态；循环结束后计算总和计算效果的指标，输出总和计算结果。

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