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龙图腾网获悉翰克雷(北京)工程技术有限公司申请的专利一种高效制冷机房性能优化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：CN120087536B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510166403.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种高效制冷机房性能优化方法及装置是由辛灵;王潇钧设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高效制冷机房性能优化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高效制冷机房性能优化方法及装置，涉及智能节能优化技术领域，包括，通过多种传感器收集制冷设备的运行数据，并进行预处理；基于预处理后的运行数据，构建MT‑LSTM模型预测未来冷负载需求，生成冷负载需求预测值；基于冷负载需求预测值，通过NSGA‑II优化算法生成优化调度策略；根据优化调度策略，通过IoT执行设备启关与负载比例分配，并实时监控运行数据，动态调整并优化制冷设备运行状态。本发明通过构建MT‑LSTM模型来预测未来冷负载需求，实现了精确的需求预测。

本发明授权一种高效制冷机房性能优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种高效制冷机房性能优化方法，其特征在于：包括， 通过多种传感器收集制冷设备的运行数据，并进行预处理； 基于预处理后的运行数据，构建MT-LSTM模型预测未来冷负载需求，生成冷负载需求预测值； 基于冷负载需求预测值，通过NSGA-II优化算法生成优化调度策略； 根据优化调度策略，通过IoT执行设备启关与负载比例分配，并实时监控运行数据，动态调整并优化制冷设备运行状态； 所述基于预处理后的运行数据，构建MT-LSTM模型预测未来冷负载需求，生成冷负载需求预测值，具体步骤为， 将预处理后运行数据进行加权融合，生成统一数据集； 将统一数据集划分为训练集、验证集和测试集； 基于LSTM构建MT-LSTM模型，定义MT-LSTM模型输入为训练集，输出为冷负载需求预测值； 提取训练集中的时间序列数据，根据时间序列数据的时间步拆分为多个时间段，形成时间片段序列，输入给多层LSTM进行处理； 第一层LSTM接收时间片段序列，通过门控机制处理时间片段序列，捕捉短期依赖信息，输入给第二层LSTM； 第二层LSTM接收短期依赖信息，通过门控机制和滤波对短期依赖信息进行处理，捕捉中期依赖信息，输入给第三层LSTM； 第三层LSTM接收中期依赖信息，通过门控机制结合第一层LSTM短期依赖信息和第二层LSTM中期依赖信息，捕捉长期依赖信息，输出给全连接层； 全连接层接收并整合短期依赖信息、中期依赖信息和长期依赖信息，计算冷负载需求预测值，表达式为： ； 其中，为冷负载需求预测值，为冷负载需求，为预测值，为第个时间点的环境温度数据，为第个时间点的环境湿度数据，为环境标识符，为第个时间点的设备运行状态数据，为第个时间点的历史负载数据，为时间，为时间总数； 使用验证集评估MT-LSTM模型性能，调整参数； 使用测试集衡量MT-LSTM模型的泛化力和预测准确性。

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