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龙图腾网获悉北京中科新澜科技有限公司申请的专利一种工业能耗控制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：CN120848396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202510876609.3，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种工业能耗控制方法及系统是由陈旭亮;李彦虎设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业能耗控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种工业能耗控制方法及系统，其中所述方法包括：通过所述数据采集设备采集能耗数据；将所述能耗数据依次进行高频噪声去除以及脉冲噪声去除，得到去噪后的能耗数据；对所述去噪后的能耗数据提取时域特征、频域特征及工业机理特征，形成特征数据；将所述特征数据输入至边缘网关部署的轻量化模型，输出未来能耗预测数据；在所述未来能耗预测数据的预测偏差超过能耗阈值时，自动生成设备调控策略，并控制所述边缘执行器执行设备调控策略，进行设备参数的动态调整，从而可以实现数据噪声的去除、模型训练与部署的优化以及设备调控的实时性与自动化。

本发明授权一种工业能耗控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种工业能耗控制方法，其特征在于，用于工业系统的边缘控制器，所述边缘控制器分别与数据采集设备以及执行器连接，所述方法包括： 通过所述数据采集设备采集能耗数据； 将所述能耗数据依次进行高频噪声去除以及脉冲噪声去除，得到去噪后的能耗数据； 对所述去噪后的能耗数据提取时域特征、频域特征及工业机理特征，形成特征数据； 将所述特征数据输入至边缘网关部署的轻量化模型，输出未来能耗预测数据；其中，所述轻量化模型为在云端通过历史能耗数据以及真实标签训练教师网络模型，生成第一能耗预测数据，将所述第一能耗预测数据以及所述真实标签下发至边缘网关对学生网络模型进行训练而得到； 在所述未来能耗预测数据的预测偏差超过能耗阈值时，自动生成设备调控策略，并控制边缘执行器执行设备调控策略，进行设备参数的动态调整； 所述轻量化模型包括输入层、GRU层、全连接层以及输出层，所述GRU层包括多个神经元；所述全连接层包括多个输入神经元和输出神经元； 在所述轻量化模型训练完毕后，所述方法还包括： 剪枝：计算所述GRU层的各个神经元之间连接对应的权重矩阵的L1范数以及所述全连接层的所述输入神经元和所述输出神经元之间连接对应的权重矩阵的L1范数； 根据所述GRU层以及所述全连接层的内部不同神经元或连接在训练过程中的贡献差异，制定个性化的剪枝比例； 根据所述个性化的剪枝比例，分别对所述GRU层和全连接层进行剪枝，保留L1范数靠前的对应比例的权重；其中，所述权重表征神经元之间的连接重要程度，所述L1范数的绝对值越小，所述连接的重要性越低； 微调：基于所述神经元在训练过程中的激活频率或梯度变化，动态确定要冻结的神经元范围； 基于所述冻结范围冻结所述GRU层中对应的神经元，通过边缘设备的本地数据继续训练初始轻量化模型的剩余部分，得到最终的轻量化模型。

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