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龙图腾网获悉北京中禾智联科技有限责任公司申请的专利冷站运行控制方法、装置、设备及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：CN120332887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202510375565.6，技术领域涉及：F24F11/63；该发明授权冷站运行控制方法、装置、设备及介质是由冯浩然设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本冷站运行控制方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种冷站运行控制方法、装置、设备及介质，涉及能源管理、人工智能等技术领域，冷站运行控制方法包括：获取状态变量，其中，状态变量包括冷站运行状态数据和环境状态数据；在基于状态变量进行决策时，基于控制变量的数据类型确定匹配的概率分布方式，并得到与概率分布方式匹配的控制变量概率分布；对控制变量概率分布进行数据采样，得到控制变量对应的控制动作；基于控制动作，控制冷站运行。

本发明授权冷站运行控制方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种冷站运行控制方法，其特征在于，所述方法包括： 获取状态变量，其中，所述状态变量包括冷站运行状态数据和环境状态数据； 在基于所述状态变量进行决策时，基于控制变量的数据类型确定匹配的概率分布方式，并得到与所述概率分布方式匹配的控制变量概率分布； 对所述控制变量概率分布进行数据采样，得到控制变量对应的控制动作； 基于所述控制动作，控制冷站运行； 所述方法应用于决策控制模型，所述决策控制模型包括输入层、中间层和输出层，其中： 所述输入层，用于输入所述状态变量； 所述中间层，用于基于所述状态变量进行决策； 所述输出层，用于基于控制变量的数据类型确定匹配的概率分布方式，并得到与所述概率分布方式匹配的控制变量概率分布，对所述控制变量概率分布进行数据采样，得到控制变量对应的控制动作，并输出所述控制动作； 所述方法还包括： 获取训练样本，其中，所述训练样本包括历史状态变量； 基于所述训练样本，训练所述决策控制模型； 其中，所述基于所述训练样本，训练所述决策控制模型，包括： 基于所述历史状态变量进行决策，得到目标控制动作； 根据梯度损失函数，基于所述目标控制动作的概率和所述目标控制动作的奖励，得到损失函数值； 基于所述损失函数值得到参数梯度信息； 基于所述参数梯度信息更新决策控制模型的模型参数。

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