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龙图腾网获悉北京英沣特能源技术有限公司申请的专利一种基于AI算法的机房空调节能控制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：CN121350588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511893301.6，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于AI算法的机房空调节能控制方法是由邹元霖;郭世鹏;宋高朋;郭帅;辛志杨;吕康宁;王宇杰;孙阔;司宇丰;邓洋设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI算法的机房空调节能控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于AI算法的机房空调节能控制方法，该方法在根据目标机房内的监测点在当前时刻下的温度序列和多维内部温度特征序列，利用LSTM模型对监测点在未来时刻的温度进行预测的过程中，综合监测点与每个其他监测点之间的空间耦合关系以及温度趋势耦合关系，获取用于对LSTM模型中的输出层进行残差连接干预的残差值；利用残差值对LSTM模型的输出层输出的监测点在未来时刻下的温度预测值进行修正，得到监测点在未来时刻下的最终预测温度；根据最终预测温度，智能调节目标机房内空调的控制参数，在保证机房温度控制精度的同时显著提高了空调的节能效果。

本发明授权一种基于AI算法的机房空调节能控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI算法的机房空调节能控制方法，其特征在于，所述一种基于AI算法的机房空调节能控制方法包括： 采集目标机房内各个空调对应的监测点在当前时刻下的温度序列和多维内部温度特征序列； 针对任一监测点，根据所述任一监测点与每个其他监测点之间的空间耦合关系，获取所述任一监测点与每个其他监测点之间的外部空间特征值，根据所述任一监测点与每个其他监测点之间的温度趋势耦合关系，获取所述任一监测点与每个其他监测点之间的外部动态趋势特征值； 在根据所述任一监测点在当前时刻下的温度序列和多维内部温度特征序列，利用LSTM模型对所述任一监测点在未来时刻的温度进行预测的过程中，综合所述任一监测点对应的所有外部空间特征值和外部动态趋势特征值，获取所述任一监测点的残差值，用于对LSTM模型中的输出层进行残差连接干预，利用所述残差值对LSTM模型的输出层输出的所述任一监测点在未来时刻下的温度预测值进行修正，得到所述任一监测点在未来时刻下的最终预测温度； 获取目标机房内每个监测点在未来时刻下的最终预测温度，根据每个监测点在未来时刻下的最终预测温度，智能调节目标机房内每个监测点对应空调的控制参数，实现空调的节能控制； 所述综合所述任一监测点对应的所有外部空间特征值和外部动态趋势特征值，获取所述任一监测点的残差值，包括： 针对任一其他监测点，计算所述任一监测点与所述任一其他监测点之间的外部空间特征值和外部动态趋势特征值之间的乘积，得到所述任一监测点与所述任一其他监测点之间的综合外部特征值； 获取所述任一监测点与每个其他监测点之间的综合外部特征值，得到所述任一监测点对应的所有综合外部特征值的均值； 获取所述任一监测点在当前时刻之前的预设长度的历史周期内的历史温度序列，根据所述历史温度序列，获取所述任一监测点在当前时刻下的瞬时温度变化率，获取目标机房内每个监测点在当前时刻下的瞬时温度变化率，计算所有瞬时温度变化率的绝对值的标准差，记为目标机房在当前时刻下的温度映射尺度； 将所述任一监测点对应的所有综合外部特征值的均值，目标机房在当前时刻下的温度映射尺度，以及预设修正强度进行累乘，得到所述任一监测点的残差值。

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