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龙图腾网获悉天津小波智联信息技术有限公司申请的专利基于神经网络的工业空调节能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：CN120062738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510530833.7，技术领域涉及：F24F11/46；该发明授权基于神经网络的工业空调节能方法是由陈琛;李鹏翔;曹克波设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的工业空调节能方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于神经网络的工业空调节能方法，涉及工业空调节能技术领域，具体包括以下步骤：在工业空调存在冷热通道失效的情况时，定位发生冷热通道失效的区域，将该区域标记为目标区域，并实时获取目标区域的气流特征数据；将实时获取的目标区域的气流特征数据结合基于历史样本训练完成的神经网络模型进行综合分析，评估目标区域的气流冲突程度；基于评估结果，执行对应的节能调控策略，并对冷气流向进行动态调整。本发明解决了冷热通道失效工况下现有技术无法根据局部气流冲突程度动态识别异常区域并精准调控冷气流向的问题，实现了工业空调节能控制过程中的智能识别、自适应评估与分级响应，有效提升了节能效率与系统运行稳定性。

本发明授权基于神经网络的工业空调节能方法在权利要求书中公布了：1.基于神经网络的工业空调节能方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 通过布设于工业空调的送风口、回风口及冷热通道区域的传感器网络实时获取工业空调内部冷热通道区域的空气状态信息，并对其进行分析，判断工业空调是否存在冷热通道失效的情况； 在工业空调存在冷热通道失效的情况时，定位发生冷热通道失效的区域，将该区域标记为目标区域，并实时获取目标区域的气流特征数据； 将实时获取的目标区域的气流特征数据结合基于历史样本训练完成的神经网络模型进行综合分析，评估目标区域的气流冲突程度； 具体包括以下步骤： 将实时获取的目标区域的气流特征数据进行预处理，并在预处理后从中提取冷气方向性特征数据和局部扰动响应数据； 将提取的冷气方向性特征数据和局部扰动响应数据分别结合基于历史样本训练完成的神经网络模型进行综合分析，分别生成冷气偏移指数和气流干扰系数； 所述冷气偏移指数的获取逻辑如下： 从经过预处理的目标区域的气流特征数据中提取冷气方向性特征数据，具体包括在一段时间内不同时刻目标区域的冷气风向与预设参考风向之间的夹角、冷气平均风速以及在正常运行状态下的冷气参考风速，并分别标定为、和，表示在一段时间内时刻目标区域的冷气风向与预设参考风向之间的夹角，表示在一段时间内时刻目标区域的冷气平均风速，表示在正常运行状态下的冷气参考风速，，为正整数； 基于历史样本训练完成的神经网络模型确定调节因子和的取值，所述调节因子用于调节风向偏移项在冷气偏移指数中的影响权重，所述调节因子用于调节风速偏差项在冷气偏移指数中的影响权重； 计算冷气偏移指数，具体的计算公式如下： 式中，为冷气偏移指数； 所述气流干扰系数的获取逻辑如下： 从经过预处理的目标区域的气流特征数据中提取局部扰动响应数据，具体包括在一段时间内不同时刻目标区域的温度变化率、送风入口与出口之间的气压差以及在该时间段内目标区域的冷气出口的静压值、冷气风速均值和冷气风速标准差，并分别标定为、、、和，表示在一段时间内时刻目标区域的温度变化率，表示在一段时间内时刻目标区域的送风入口与出口之间的气压差，表示在该时间段内目标区域的冷气出口的静压值，表示在该时间段内目标区域的冷气风速均值，表示在该时间段内目标区域的冷气风速标准差，，为正整数； 基于历史样本训练完成的神经网络模型确定调节因子、和的取值，所述调节因子用于调节温度扰动项在整体干扰评估中的权重，所述调节因子用于调节风速波动项在整体干扰评估中的权重，所述调节因子用于调节压差项在整体干扰评估中的权重； 计算气流干扰系数，具体的计算公式如下： 式中，为气流干扰系数； 构建气流冲突评估模型，并将所生成的冷气偏移指数与气流干扰系数输入该模型，通过加权求和生成气流冲突指数； 确定预先设定的气流冲突指数阈值区间，并在确定后与生成的气流冲突指数进行比对，根据比对结果评估目标区域的气流冲突程度； 基于评估结果，执行对应的节能调控策略，并对冷气流向进行动态调整； 将节能调控策略执行后的环境响应数据输入神经网络模型，并使神经网络模型在运行过程中通过持续学习动态提升识别能力与调控能力。

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