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龙图腾网获悉南京深度智控科技有限公司申请的专利基于深度强化学习的水冷中央空调智能调控方法及系统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：CN120991424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511493117.2，技术领域涉及：F24F11/63；该发明授权基于深度强化学习的水冷中央空调智能调控方法及系统是由李辉设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的水冷中央空调智能调控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能控制技术领域，是基于深度强化学习的水冷中央空调智能调控方法及系统，具体包括：基于冷凝器热交换效率模型和冷却水微生物滋生情况进行冷凝器的热交换异常分析和热交换环境影响因素分析；融合热交换异常分析结果与热交换环境影响因素分析结果，生成水冷中央空调的综合能效威胁指数；基于综合能效威胁指数对水冷中央空调系统各区域进行能效等级排序，并生成差异化调控策略。本发明解决了现有技术中，水冷中央空调在运行中能效低下、调控滞后和故障预警能力不足，难以适应复杂多变的实际运行环境与节能需求的问题。

本发明授权基于深度强化学习的水冷中央空调智能调控方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的水冷中央空调智能调控方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤一：获取冷却水进水温度、冷凝器管壁污垢数据、冷水流量分布数据及冷却塔风机功耗数据； 步骤二：构建冷凝器热交换效率模型，基于冷凝器热交换效率模型和冷却水微生物滋生情况进行冷凝器的热交换异常分析； 步骤二包括： B11：提取冷却水管路空间几何参数、冷却水出口流场形态数据及冷却水中微生物浓度变化数据，通过水冷中央空调在出厂状态下的理论传热面积扣除两类污垢的折减面积，得到当前运行工况下的综合等效热交换面积； B12：引入生物污垢影响因子和基于负荷变化速率的动态修正系数，得到实时动态热交换量； B13：分析冷却水流速场分布特征，基于多参数耦合的热阻评估，计算各热交换区域的单位面积污垢热阻系数，通过持续监测冷凝器管路的单位面积污垢热阻系数变化来识别热阻异常情况，并计算各管路区域的区域能效指数； B14：基于管网水力分析理论，对水冷中央空调中相邻管路的动态污垢积累过程进行拓扑关系分析，识别系统中的潜在低能效换热区域，并同步评估这些区域的通道能效指数； 步骤B14包括如下步骤： B141：建立基于水质参数与运行参数的污垢积累动力学模型，评估管路表面污垢沉积速率，输出污垢层增厚速率； B142：基于管网水力分析理论，构建管路关联度矩阵，分析各管路之间的水力关联度和热耦合程度，计算管路间的相互影响系数； B143：设置相互影响系数阈值，识别并标记相互影响系数超过阈值的显著关联管路，将这些管路合并为一个潜在低能效换热单元，并执行后续评估步骤； 当某个管路的所有关联管路相互影响系数均低于阈值时，该管路的通道能效指数取基准值1； B144：计算关联管路群构成的潜在低能效换热单元的协同效应系数，对系统的等效传热性能进行修正，建立管路群热工耦合模型，得到修正后的等效传热系数； B145：综合污垢增厚速率数据及传热系数修正结果，通过加权融合算法评估低能效换热通道的通道能效指数，具体为先分别计算污垢增厚速率与临界值的比值以及临界传热系数与实际传热系数的比值，再采用预设的权重系数对这两个比值进行加权求和，最终得到表征通道能效状态的通道能效指数； B15：采用多指标融合算法，整合独立热交换区域对应的区域能效指数和已识别的低能效换热通道的通道能效指数，综合计算水冷中央空调系统的结构能效威胁指数； 步骤三：结合水冷中央空调的历史运行负荷变化趋势、冷却水水质硬度时空分布特征及水冷中央空调的分区结构特性，进行热交换环境影响因素分析； 步骤四：融合热交换异常分析结果与热交换环境影响因素分析结果，生成水冷中央空调的综合能效威胁指数； 所述热交换异常分析结果包括：现状健康威胁指数和结构能效威胁指数；所述热交换环境影响因素分析结果包括：趋势能效威胁指数； 步骤五：基于综合能效威胁指数对水冷中央空调系统各区域进行能效等级排序，并生成差异化调控策略。

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