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龙图腾网获悉中国联合网络通信集团有限公司申请的专利一种制冷系统能耗优化方法、装置及可读存储介质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：CN119743937B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411930647.4，技术领域涉及：H05K7/20；该发明授权一种制冷系统能耗优化方法、装置及可读存储介质是由叶伟能;叶建树;王言;李稷楠;冯钊洪;周壮;苏仁刚;陈灵军;彭英明;张海青;张锦忠;何标;钟德超;潘宏涌;宝岩;李伟哲;田旺旺;李茂勇;刘圣庆设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种制冷系统能耗优化方法、装置及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种制冷系统能耗优化方法、装置及可读存储介质，涉及能耗优化技术领域，该方法包括：将制冷系统的能耗优化过程建模为马尔可夫决策过程，定义制冷系统能耗优化场景的状态空间和动作空间；根据传感器采集的测点数据，使用神经网络对马尔可夫决策过程中的状态转移进行预测，构建状态转移预测模型；基于构建的状态转移预测模型，设计并训练基于近端策略优化PPO算法的制冷系统优化模型；将基于PPO算法训练的制冷系统优化模型输出的策略部署到实际的制冷系统中，进行实时控制和优化。该方法、装置及介质能够解决现有的制冷系统能耗优化方法缺乏对复杂环境状态的适应能力，难以在不同的运行条件下实现最优的制冷效果和能耗效率等的问题。

本发明授权一种制冷系统能耗优化方法、装置及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种制冷系统能耗优化方法，其特征在于，所述方法包括： 将制冷系统的能耗优化过程建模为马尔可夫决策过程，定义制冷系统能耗优化场景的状态空间和动作空间； 根据传感器采集的测点数据，使用神经网络对所述马尔可夫决策过程中的状态转移进行预测，构建状态转移预测模型，所述状态转移预测模型的输入参数为当前时刻的环境状态和动作，输出参数为下一时刻的环境状态； 基于构建的所述状态转移预测模型，设计并训练基于近端策略优化PPO算法的制冷系统优化模型； 将基于PPO算法训练的制冷系统优化模型输出的策略部署到实际的制冷系统中，进行实时控制和优化； 所述根据传感器采集的测点数据，使用神经网络对所述马尔可夫决策过程中的状态转移进行预测，构建状态转移预测模型，具体包括： 通过传感器实时采集数据中心的测点数据，所述测点数据包括数据中心内各区域的温度、各区域的湿度、室外湿度、室外温度，以及制冷系统的制冷设定值和能耗数据； 对采集的所述测点数据进行预处理； 设计所述状态转移预测模型的模型架构，所述架构包括输入层、隐藏层和输出层； 从预处理后的所述测点数据中得到多组包括当前时刻的环境状态、当前时刻的动作、下一时刻的环境状态的三元组，所述当前时刻的环境状态和下一时刻的环境状态均包括数据中心内各区域的温度、各区域的湿度、室外湿度、室外温度，以及对应时刻的制冷系统制冷设定值和能耗数据；所述当前时刻的动作包括制冷系统制冷设定值； 根据所述三元组来学习状态转移的规律，得到构造的所述状态转移预测模型。

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