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龙图腾网获悉克莱门特捷联制冷设备(上海)有限公司申请的专利一种基于机器学习的能耗预测与调度控制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：CN120930892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511475773.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于机器学习的能耗预测与调度控制方法是由张之薇;赵文凯;时佳设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的能耗预测与调度控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的能耗预测与调度控制方法。该方法通过分布式传感终端采集多个设备的运行参数、能耗曲线与环境扰动数据，并将所述数据输入预先训练的机器学习模型，生成未来能耗分布的概率预测结果。在预测基础上，于设备安全边界内施加干预信号，依据干预前后的差异获取设备响应特征，并与概率预测结果结合构建能耗风险图谱。基于所述能耗风险图谱，利用数字孪生生成极端扰动场景，并在数据域和物理域对概率预测结果与调度方案进行一致性校核，结合任务可延迟性执行多级调度生成调度结果。最终，将所述调度结果下发至设备。本发明能够提升能耗预测的准确性与调度决策的可靠性，适用于数据中心、工业生产及高能耗场景的智能管理。

本发明授权一种基于机器学习的能耗预测与调度控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的能耗预测与调度控制方法，其特征在于，包括： 通过分布式传感终端采集多个设备的运行参数、能耗曲线与环境扰动数据； 将运行参数、能耗曲线与环境扰动数据输入预先训练的机器学习模型，所述机器学习模型结合时序递归结构与注意力权重生成能耗分布的概率预测结果； 在设备安全边界内施加干预信号，依据干预差异生成设备响应特征，并与概率预测结果结合形成能耗风险图谱； 基于能耗风险图谱利用数字孪生生成极端扰动场景，并在数据域和物理域对概率预测结果与调度方案进行一致性校核，依据经校核的能耗风险图谱及任务可延迟性执行多级调度以形成调度结果； 将调度结果下发至设备并回传反馈数据，根据反馈数据更新机器学习模型； 所述将调度结果下发至设备并回传反馈数据，根据反馈数据更新机器学习模型，包括： 将经确认的调度结果转换为设备可识别的能耗托管指令集，所述能耗托管指令集包含功率设定值、任务执行时间窗、负荷分配比例与安全冗余参数，并通过带有数字签名和时间戳的加密通信协议下发至目标设备，获得带有唯一标识的下发指令记录； 在设备端依据所述下发指令记录执行能耗调控操作，并在执行过程中实时采集运行参数、能耗曲线与环境扰动数据，生成带有指令标识的执行反馈流，所述执行反馈流通过同一加密通信协议回传至数据汇聚节点，获得经标识绑定的反馈数据集； 在数据汇聚节点对反馈数据集与所述下发指令记录进行时间戳对齐与完整性校验，若校验结果表明反馈数据集与下发指令记录一致，则将所述反馈数据集存储为可信执行样本； 在模型更新阶段将可信执行样本库与所述机器学习模型的历史训练集进行融合，并采用滑动窗口方法选取最近时段的执行数据，构建动态训练子集； 在机器学习模型中基于所述动态训练子集执行增量训练，采用概率分布差异最小化与贝叶斯正则化方法修正模型参数，生成经在线更新的机器学习模型，并将所述经在线更新的机器学习模型用于后续能耗分布的概率预测，获得闭环自适应的预测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人克莱门特捷联制冷设备(上海)有限公司，其通讯地址为：201419 上海市奉贤区星火开发区白云路88号、85号7号厂房；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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