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龙图腾网获悉常州英集动力科技有限公司申请的专利基于边缘计算和云计算的供热能耗诊断及节能调控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：CN116227704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310209571.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于边缘计算和云计算的供热能耗诊断及节能调控方法是由谢金芳;金鹤峰;穆佩红;方大俊设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘计算和云计算的供热能耗诊断及节能调控方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘计算和云计算的供热能耗诊断及节能调控方法，包括：在热力站部署边缘计算节点，并通过边缘计算节点接收历史运行参数和室外气象数据，进行数据预处理和特征提取后，选取供热系统运行与能耗相关性较大的数据作为输入变量，与能耗直接相关的数据作为输出变量，并上传至云计算中心；云计算中心构建供热系统能耗诊断模型并下发至边缘计算节点进行供热系统能耗诊断，并将供热系统能耗诊断结果上传至云计算中心；云计算中心根据供热系统能耗诊断结果计算和分析节能特性，若不满足节能指标，则对循环泵和电动调节阀建立节能调控预测模型并下发至边缘计算节点进行供热系统节能调控。

本发明授权基于边缘计算和云计算的供热能耗诊断及节能调控方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算和云计算的供热能耗诊断及节能调控方法，其特征在于，它包括： 步骤S1、采集供热系统历史运行参数和室外气象数据； 步骤S2、在热力站部署边缘计算节点，并通过边缘计算节点接收历史运行参数和室外气象数据，进行数据预处理和特征提取后，选取供热系统运行与能耗相关性较大的数据作为输入变量，与能耗直接相关的数据作为输出变量，并上传至云计算中心； 步骤S3、云计算中心根据边缘计算节点上传的数据进行网络模型的训练更新后，构建供热系统能耗诊断模型并下发至边缘计算节点； 步骤S4、边缘计算节点根据下发的能耗诊断模型进行供热系统能耗诊断，并将供热系统能耗诊断结果上传至云计算中心； 步骤S5、云计算中心根据供热系统能耗诊断结果计算和分析节能特性，若不满足节能指标，则对循环泵和电动调节阀建立节能调控预测模型并下发至边缘计算节点； 所述步骤S5包括： 云计算中心根据供热系统能耗诊断结果计算MAP指标和节能率，分别表示为： ； ； 、分别为能量诊断模型输出的供热量预测值、供热量实际值；为数据量；s为负值表示不节能，正值表示节能；为节能率，正值表示不节能，负值表示节能； 云计算中心根据计算的MAP指标和节能率判断系统节能特性是否满足期望的节能指标，若不满足节能指标，则对循环泵和电动调节阀采用机器学习方法建立节能调控预测模型，并下发至边缘计算节点； 其中，所述对循环泵和电动调节阀采用机器学习方法建立节能调控预测模型，包括： 云计算中心向边缘计算节点发送数据请求消息，请求获取包括循环泵和电动调节阀运行参数的供热系统历史运行数据，包括一次供回水温度、二次供回水温度、一次热水流量、二次热水流量、热力站运行参数、用户末端温度、供热量和循环泵运行参数、电动调节阀运行参数； 边缘计算节点对要发送给云计算中心的供热系统历史运行数据进行预处理后，将数据按照一定比例划分为训练数据集和测试数据集；其中，将训练数据集作为节能调控预测模型的输入，训练获得节能调控预测模型后，再将测试数据集作为节能调控预测模型的输入，获得模型的调控准确率； 边缘计算节点采用FisherScore算法对供热系统历史运行参数进行特征重要性排序后，再计算数据特征间的最大信息系数，进行重新排序后发送至云计算中心； 云计算中心采用改进的鸡群优化算法优化BP反向传播神经网络后，从重新排序的数据特征中选取特征输入至优化的BP反向传播神经网络中进行模型训练，构建节能调控预测模型； 步骤S6、边缘计算节点根据下发的节能调控预测模型进行供热系统节能调控，并将供热系统节能调控结果上传至云计算中心进行分析判断和节能调控预测模型的修正，直至满足节能指标。

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