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龙图腾网获悉浩鲸云计算科技股份有限公司申请的专利基于AI融合制冷的系统级协同水冷节能控制装置及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：CN120897426B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511409131.X，技术领域涉及：H05K7/20；该发明授权基于AI融合制冷的系统级协同水冷节能控制装置及方法是由罗剑锋;李百成;王俊凡;宫明德设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI融合制冷的系统级协同水冷节能控制装置及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于AI融合制冷的系统级协同水冷节能控制装置及方法，包括边缘计算单元，用于接收制冷系统的运行工况参数，输出工况和制冷量预测信息以及水冷系统控制策略；协同控制单元，用于接收所述边缘计算单元推送的控制策略，对水冷系统各设备进行协同控制；采集单元，用于采集制冷系统的运行参数。本发明通过建立完整的系统能耗模型和多约束优化算法，实现了冷水机组、水泵、冷却塔等设备的全局优化控制。

本发明授权基于AI融合制冷的系统级协同水冷节能控制装置及方法在权利要求书中公布了：1.基于AI融合制冷的系统级协同水冷节能控制装置，其特征在于，包括： 边缘计算单元，包括存储器、AI计算模组和工业级处理器，用于接收制冷系统的运行工况参数，输出工况和制冷量预测信息以及水冷系统控制策略； 协同控制单元，包括协调控制模组、存储器和处理器，用于接收所述边缘计算单元推送的控制策略，对水冷系统各设备进行协同控制；所述协同控制单元： 建立设备协同工作规则库，定义各设备在不同工况下的协同响应逻辑； 开机顺序遵循：冷却塔风机→冷却水泵→冷冻水泵→水冷机组； 关机顺序相反：水冷机组→冷冻水泵→冷却水泵→冷却塔风机； 当末端负荷发生变化时，通过高速通信网络实现各设备的协同响应； 采集单元，包括采集模组、存储器和处理器，支持软采集和硬采集两种模式，用于采集制冷系统的运行参数； 其中，所述边缘计算单元内置有AI与制冷机理深度融合算法，所述融合算法将数据驱动的AI预测与基于热力学原理的机理模型有机结合，具体包括： 多模型协同预测算法模块，采用深度学习算法处理时序数据，用于预测未来时段的制冷需求；所述多模型协同预测算法模块采用长短期记忆网络LSTM或Transformer算法： 当采用LSTM算法时，通过门控机制实现对历史数据的选择性记忆和遗忘； 当采用Transformer算法时，通过自注意力机制并行处理多个输入参数； 所述LSTM或Transformer算法的训练数据要求至少包含一年的历史运行数据，涵盖春夏秋冬四季的完整周期，输入参数包括多维度信息； 所述水冷机组的机理模型中包含冰机群组能耗模型，冰机群组能耗模型采用包含交叉项的二次多项式： ； 其中： ：冷水机组功率kW； ：冷却塔出水温度°C； ：冷冻水供水温度°C； ：冷水机组实时制冷负荷kW； ：常数项系数kW； ：一次温差项系数kW°C； ：二次温差项系数kW°C²； ：一次负荷项系数； ：二次负荷项系数1kW； ：交叉项系数1°C，体现温差与负荷的耦合效应； 所述水冷机组机理模型还包括： 冷冻水泵和冷却水泵能耗模型，基于流体力学原理，考虑流量、扬程和泵效率的关系，功耗与流量的立方成正比； 冷却塔风机能耗模型，基于相似定律，风机功率与风量的三次方成正比，当风机频率从额定频率调整到实际运行频率时，功耗按频率比的三次方变化； 通过能量平衡和质量守恒原理相互耦合，形成完整的系统级能耗模型； 水冷机组机理模型，基于热力学方程和能量守恒原理构建，用于建立制冷系统各设备的能耗与运行参数之间的物理关系； 融合控制策略模块，将AI预测的制冷需求作为输入，通过机理模型计算在满足需求条件下的最优控制参数组合；所述融合控制策略模块构建了一个多约束优化问题，其优化目标函数为最小化系统总能耗： ； 决策变量向量：； 其中： ：运行冰机台数正整数； ：冷却水泵运行频率Hz； ：冷冻水泵运行频率Hz； ：冷却塔风机运行频率Hz； ：冷冻水供水温度设定值°C； ：冷却水供水温度设定值°C。

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