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龙图腾网获悉中建材信息技术股份有限公司;中建材信云智联科技有限公司;中建材信云智联科技有限公司北京分公司申请的专利高温风机电耗预测方法、装置、设备及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：CN120180862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510185156.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权高温风机电耗预测方法、装置、设备及存储介质是由高志勇;王乔晨;吴宪;刘军波;秦日设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本高温风机电耗预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种高温风机电耗预测方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：定义预测周期，获取高温风机历史运行参数并使用机器学习模型预测工况在预测周期内变化的初始编码序列；接收用户根据实际情况对初始编码序列的调整，得到最终编码序列；将历史运行参数中的风机体积流量输入使用麻雀搜索法优化过的记忆网络模型，使用极限学习机模型修正记忆网络模型的输出，得到风机体积流量在预测周期内变化的值序列；遍历最终编码序列，在每个工况阶段中按时间步长预测电耗：判断当前待测阶段工况类别，如果为非变频类则基于值序列使用引入温度矫正公式预测电耗；否则使用在线学习滚动预测电耗并更新当前待测阶段之后的值序列。

本发明授权高温风机电耗预测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种高温风机电耗预测方法，其特征在于，包括： 定义预测周期，获取高温风机历史运行参数并使用机器学习模型预测工况在所述预测周期内变化的初始编码序列； 接收用户根据实际情况对所述初始编码序列的调整，得到最终编码序列，具体包括： 获取包括风机体积流量、功率及负载率的历史运行参数； 基于所述历史运行参数，使用训练好的XGBoost机器学习模型预测初始编码序列，其中，所述初始编码序列将所述预测周期划分为整倍数的时间窗口切片，在每个时间窗口切片中将工况对应的标签作为编码数值； 将历史运行参数中的风机体积流量输入使用麻雀搜索法优化过的记忆网络模型，使用极限学习机模型修正所述记忆网络模型的输出，得到风机体积流量在预测周期内变化的值序列； 遍历所述最终编码序列，在每个工况阶段中按时间步长预测电耗：判断当前待测阶段工况类别，如果为非变频类则基于值序列使用引入温度矫正公式预测电耗；否则使用在线学习滚动预测电耗并更新当前待测阶段之后的值序列，具体包括： 基于最后更新的值序列，使用公式1预测当前待测阶段中时间步长跨度下各时刻高温风机的电耗，使用公式2表示温度矫正因子的表达式： 公式1； 公式2； 表示预测的电耗值，表示值序列中对应的风机体积流量，表示风机压力差，表示工况T对应的温度矫正因子，表示风机效率，表示电机效率，表示高温标准空气密度，表示工况T平均空气密度； 获取训练好的增量式决策树作为在线学习模型； 使用所述在线学习模型预测当前时刻的电耗时，将历史电耗及当前时刻前预测的电耗拼接为时间连续的预设长度电耗集，将所述预设长度电耗集输入所述在线学习模型预测电耗；当前待测阶段内同时预测风机体积流量的在线序列； 计算所述在线序列与值序列在当前预测阶段最后时刻风机体积流量的差值，在当前待测阶段后所有未开始预测时刻对应的值序列增加所述差值，此轮更新完成。

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