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龙图腾网恭喜深圳华夏恒泰电子有限公司申请的专利基于负载预测的风机休眠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：CN119860367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510345733.7，技术领域涉及：F04D27/00；该发明授权基于负载预测的风机休眠控制方法及系统是由郑志嘉;曹一盟;梁峰;方升卫设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于负载预测的风机休眠控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于负载预测的风机休眠控制方法及系统。该方法：将风机运行历史数据输入梯度神经网络进行特征提取和状态空间建模，得到温度预测误差数据和散热负载预测误差数据；将温度预测误差数据和散热负载预测误差数据输入负载原型库进行模式分析，得到风机工况向量和工况状态转移矩阵；将风机工况向量和所述工况状态转移矩阵输入可转移性评估模型进行多维相似度计算，得到散热负载预测数据，并根据散热负载预测数据生成休眠控制指令；根据休眠控制指令对风机群组进行协同优化控制，生成风机群组休眠执行方案。本发明综合考虑了风机间的气流影响和空间布局，优化了群组整体的散热效率，实现了从单机到群组的协调控制。

本发明授权基于负载预测的风机休眠控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于负载预测的风机休眠控制方法，其特征在于，包括以下步骤：将风机运行历史数据输入梯度神经网络进行特征提取和状态空间建模，得到温度预测误差数据和散热负载预测误差数据；具体包括：将所述风机运行历史数据划分为环境参数序列和散热参数序列，其中所述环境参数序列包括环境温度参数、湿度参数和气流参数，所述散热参数序列包括设备温度参数和散热负载参数；将所述环境参数序列输入梯度神经网络的输入映射单元进行特征提取，得到环境映射向量，其中所述输入映射单元包括全连接参数层和特征提取层，所述全连接参数层包含4个神经元节点分别对应环境温度、湿度、气流和时间参数，所述特征提取层包含8个神经元节点且采用ReLU激活函数；将所述环境映射向量和所述散热参数序列输入梯度神经网络的双层隐含单元进行特征融合，得到散热映射向量，其中所述双层隐含单元包括深度残差层和注意力计算层，所述深度残差层包含16个神经元节点且用于保留环境特征信息，所述注意力计算层包含12个神经元节点；将所述散热映射向量输入梯度神经网络的特征融合单元进行多层特征融合，得到风机散热特征向量；将所述风机散热特征向量输入状态空间模型进行多维耦合计算，得到所述温度预测误差数据和所述散热负载预测误差数据；将所述温度预测误差数据和所述散热负载预测误差数据输入负载原型库进行模式分析，得到风机工况向量和工况状态转移矩阵；将所述风机工况向量和所述工况状态转移矩阵输入可转移性评估模型进行多维相似度计算，得到散热负载预测数据，并根据所述散热负载预测数据生成休眠控制指令；根据所述休眠控制指令对风机群组进行协同优化控制，生成风机群组休眠执行方案，所述风机群组休眠执行方案包括每个风机的休眠时间、运行风量及异常处理策略。

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