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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种蓄冰空调节能预测方法和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：CN116182333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310072634.7，技术领域涉及：F24F11/46；该发明授权一种蓄冰空调节能预测方法和装置是由陈泫宇;杨紫月;张涵;刘可欣;梁家瑞;潘艺彤;薛旭涛;罗宇骏;黄智卓设计研发完成，并于2023-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种蓄冰空调节能预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及蓄冰空调节能技术领域，特别是指一种蓄冰空调节能预测方法和装置，所述方法包括：S1、输入训练样本的蓄冰空调运作时的指标参数到节能预测模型，所述指标参数包括如下中的任意两种：制冷机制冷时的温度、制冷机冷凝压力、蓄冰体积量、蓄冰容量约束、系统冷平衡率、电平衡权重系数、空调冷热负荷系数、压缩机制冷功率、制冷剂和冰水混合物之间的换热效率；S2、通过调整所述节能预测模型的权重训练所述节能预测模型，直到完成所述节能预测模型的构建；S3、使用构建好的节能预测模型预测待预测蓄冰空调的节能情况。采用本发明，可以对待预测蓄冰空调的节能情况进行很好的预测。

本发明授权一种蓄冰空调节能预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种蓄冰空调节能预测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、输入训练样本的蓄冰空调运作时的指标参数到节能预测模型，所述指标参数包括如下中的任意两种：制冷机制冷时的温度、制冷机冷凝压力、蓄冰体积量、蓄冰容量约束、系统冷平衡率、电平衡权重系数、空调冷热负荷系数、压缩机制冷功率、制冷剂和冰水混合物之间的换热效率； S2、通过调整所述节能预测模型的权重训练所述节能预测模型，直到完成所述节能预测模型的构建； S3、使用构建好的节能预测模型预测待预测蓄冰空调的节能情况； 所述节能预测模型包括BP神经网络模型，所述BP神经网络模型包括输入层、隐含层和输出层，将两种指标参数x1和x2输入所述输入层，计算所述隐含层的输入y1和y2，最后计算所述输出层的输出z，所述输出z表示对环境影响最小化的输出因子，包括最低耗电量或者最低二氧化碳排放量； 以x1n,x2n分别代表第n次训练的输入数据；则 y1n＝fx1n*W1n+x2n*W3n+W5n y2n＝fx1n*W2n+x2n*W4n+W6n 上式中隐含层神经元的激活函数为：fx＝-1+max0,x+x·tanhex； y1n,y2n分别代表第n次训练后隐含层对应的数据，W1n,W2n,W3n,W4n,W5n,W6n代表第n次训练后的各神经网络权重； zn＝fy1n*V1n+y2n*V2n+V3n zn表示第n次训练后输出的结果；V1n,V2n,V3n分别代表隐含层激活后，隐含层到输出层的第n次训练的权重。

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