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龙图腾网恭喜上海金榜智能科技有限公司申请的专利一种风冷空调型机房节能控制方法及系统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：CN118019294B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202410184826.1，技术领域涉及：H05K7/20；该发明授权一种风冷空调型机房节能控制方法及系统是由谢德智;王书径;范春华设计研发完成，并于2024-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风冷空调型机房节能控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种风冷空调型机房节能控制方法及系统，属于机房节能控制技术领域。其中，该方法包括：采集风冷空调机房的基础环境数据，将其中的空调运行状态数据和空调功率数据融合为结构数据；根据结构数据构建训练集和输入序列，建立资源配置模型和能耗损失目标函数，对资源配置模型进行迭代训练，根据训练结果更新资源配置模型得到控制量输出序列；根据负载机柜的进风出风温度设定稳态温度目标值，根据温度环境参数和稳态温度目标值对制冷系统进行模糊控制得到模糊控制量；将控制量输出序列和模糊控制量转换为控制信号对风冷空调进行实时控制。实现了动态匹配机房内设备的制冷需求，延长机组使用寿命，降低能耗。

本发明授权一种风冷空调型机房节能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种风冷空调型机房节能控制方法，其特征在于，包括：S1：采集风冷空调机房的温度环境参数、负载机柜的进风出风温度、空调运行状态数据、空调功率数据，将所述空调运行状态数据和所述空调功率数据融合为结构数据；S2：根据所述结构数据构建训练集和输入序列；建立资源配置模型和能耗损失目标函数，所述资源配置模型构建方法为：根据所述结构数据构建资源配置模型并预设目标损失值，计算公式为： 其中，C为资源配置开销，为运行状态下类型为t的空调的工作功率，为未运行状态下类型为t的空调的工作功率，nk为运行状态下的空调个数，ns为未运行状态下的空调个数，ti为迭代训练的处理时间，count为迭代次数；根据所述资源配置模型和目标损失值建立资源配置约束，其中，T为迭代训练的总时间，flosscount，nk＝l，floss为最小损失函数，l为目标损失值，r为无干扰状况下的最大资源配置比例；根据所述资源配置约束和所述资源配置模型计算参与空调控制开关的空调个数的上界与下界，计算公式为： 其中，为参与开关控制的空调个数上界，为参与开关控制的空调个数下界，wi为单次迭代过程中的开关控制个数，b0、b1为模型系数，ck为参与开关控制的空调的资源配置开销，T为迭代训练的总时间，l为目标损失值，u为上一步迭代生成的资源配置比例，ns为未运行状态下的空调个数，bs为空调资源量总数，g为模型训练参数；根据所述训练集和所述能耗损失目标函数计算得到参与开关控制的空调个数上界和下界；根据所述资源配置模型设置训练集成网络，所述训练集成网络的输入为目标损失值、最小损失函数、迭代训练的总时间；在所述训练集成网络预运行所述资源配置模型获取模型训练参数，通过所述目标损失值计算训练迭代次数；以参与空调控制开关的空调个数的下界为初始量，通过累加的方式计算对应的资源配置开销；通过所述训练迭代次数对所述资源配置模型循环迭代得到最优资源配置方案；根据训练结果更新所述资源配置模型的表征参数，通过训练后的资源配置模型和所述输入序列得到控制量输出序列；S3：根据所述负载机柜的进风出风温度设定稳态温度目标值，通过所述温度环境参数选定模糊控制器的输入量和变换系数，根据所述输入量设定模糊论域，通过所述变换系数将所述输入量转换到所述模糊论域，跟踪输入量并计算所述输入量和输出控制量对应的模糊误差和误差变化率，根据所述模糊误差和误差变化率计算隶属度函数；根据专家经验建立模糊规则库，通过所述模糊规则库和所述隶属度函数构造模糊控制器，通过所述模糊控制器得到模糊量，对所述模糊量进行清晰化处理得到模糊控制量；S4：根据所述模糊控制量和所述控制量输出序列对环控箱的控制器进行初始化，通过所述控制量输出序列获得末端空调的在机房内的配置方案和启停台数，设置轮巡时间，根据所述控制量输出序列对相应的末端空调进行启停控制，若所述负载机柜的进风出风温度与所述稳态温度目标值的差值的绝对值小于预设的温度变化阈值，则根据所述模糊控制量通过485通讯接口对末端空调的温度进行调节。

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