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龙图腾网获悉广州施杰节能科技有限公司申请的专利用于水蓄冷系统智能释冷调度的多目标控制策略优化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：CN120450492B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510928482.5，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权用于水蓄冷系统智能释冷调度的多目标控制策略优化方法是由官玲俊;谭戈鸿;陈清;冯思睿;陈成健;关伟雄设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于水蓄冷系统智能释冷调度的多目标控制策略优化方法在说明书摘要公布了：本发明提出用于水蓄冷系统智能释冷调度的多目标控制策略优化方法，包括：获取水蓄冷系统数据；构建多输入时序回归模型，得到冷负荷预测均值和标准差序列；获取每小时对应的电价和建筑冷热惯性系数序列，生成加权风险评分值；构建以电价成本最低，同时风险最小的优化目标函数，以生成最优释冷策略序列；执行所述最优释冷策略序列，部署到真实水蓄冷系统中，并在运行过程中根据系统实时状态对策略进行边界管理和有限度的优化微调。本发明改善了当前冷热调度系统中多个环节割裂、策略鲁棒性差、执行脱节等问题，具有良好的可实施性和系统性创新价值。

本发明授权用于水蓄冷系统智能释冷调度的多目标控制策略优化方法在权利要求书中公布了：1.用于水蓄冷系统智能释冷调度的多目标控制策略优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、获取经水蓄冷系统采集的天气数据、历史负荷数据和日历因子； S2、构建多输入时序回归模型，将所述天气数据、历史负荷数据和日历因子输入所述时序回归模型，得到冷负荷预测均值和标准差序列； S3、获取每小时对应的电价和建筑冷热惯性系数序列，结合所述冷负荷预测均值，生成调度策略在当前预测条件下的加权风险评分值； S4、根据所述冷负荷预测均值和标准差序列、加权风险评分值，构建以电价成本最低，同时风险最小的优化目标函数，并引入第一约束项、第二约束项和第三约束项保证物理设备运行稳定，以生成最优释冷策略序列；其中，所述第一约束项为每小时最大可释冷量，所述第二约束项为释冷量不超过剩余容量，所述第三约束项为设定前一时刻为无操作； S5、执行所述最优释冷策略序列，部署到真实水蓄冷系统中，并在运行过程中根据系统实时状态对策略进行边界管理和有限度的优化微调； 所述S2中，构建多输入时序回归模型，得到冷负荷预测均值和标准差序列的具体步骤如下： S21、将所述天气数据经过一维卷积和GRU网络提取时序特征； S22、将所述历史负荷数据送入双向GRU网络提取用能行为模式； S23、将所述日历因子送入嵌入层后拼接； S24、将所述时序特征、用能行为模式和拼接结果合并后进入多头注意力模块，生成统一表达； S25、将所述统一表达送入主输出分支生成未来24小时冷负荷预测均值； 所述S2中，还包括： 在推理阶段保留Dropout层并执行K次预测，得到K组预测序列，以计算每小时的预测方差作为不确定性度量，根据所述预测方差确定预测负荷区间范围； 所述S3中，生成所述加权风险评分值的具体步骤如下： S31、根据所述预测负荷区间范围和当前策略在当前小时的释冷量计算当前小时的平滑风险估值； S32、结合逐小时和连续时段的平滑风险估值、24小时电价归一化值以及物理惯性惩罚项，生成当前预测条件下的加权风险评分值。

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