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龙图腾网获悉广东栗子科技有限公司申请的专利相变储能系统的控制方法、装置、电子设备及存储介质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：CN120907363B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511438542.1，技术领域涉及：F28D20/02；该发明授权相变储能系统的控制方法、装置、电子设备及存储介质是由史林;何龙彪;唐清生设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本相变储能系统的控制方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及能源利用技术领域，提出一种相变储能系统的控制方法、装置、电子设备及存储介质，包括：通过多个相变单元分别采集目标区域内的制热设备产生的热量和制冷设备产生的冷量；将多个相变单元采集的热量和冷量分别集中至相变储能单元；获取目标区域内不同子区域的调温需求，并基于各子区域的用户密度实时调整各子区域的调温优先级；基于调温需求和调温优先级，控制相变储能单元将存储的热量或冷量对各个子区域进行制热或制冷；采用联邦学习算法在多商场系统中共享调温策略模型，并基于调温策略模型对多商场系统的全局能效进行优化。本申请能够实现对商场内各个区域的智能调度和温度控制，提升能源管理效率，降低能源消耗与运营成本。

本发明授权相变储能系统的控制方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种相变储能系统的控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 通过多个相变单元分别采集目标区域内的制热设备产生的热量和制冷设备产生的冷量； 将所述多个相变单元采集的热量和冷量分别集中至对应的相变储能单元； 获取目标区域内不同子区域对应的调温需求，并基于各子区域的用户密度实时调整各子区域的调温优先级； 基于所述调温需求和所述调温优先级，控制所述相变储能单元将存储的热量或冷量对各个子区域进行制热或制冷； 采用联邦学习算法在多商场系统中共享调温策略模型，并基于所述调温策略模型对所述多商场系统的全局能效进行优化，包括：构建多商场联邦学习网络，其中所述多商场联邦学习网络中的各商场节通过安全聚合协议共享调温策略模型的梯度参数或权重参数；根据历史调温数据和实时能效监测数据，通过联邦学习算法迭代优化全局调温策略模型；根据优化后的全局调温策略模型，动态调整各商场中相变储能单元的能量分配优先级和阈值参数； 实时监控所述目标区域内各个子区域的温度变化状态和所述相变单元的运行状态； 基于所述温度变化状态和所述相变单元的运行状态，调整相变储能系统的控制策略组，所述控制策略组包括能量采集策略、能量集中策略、能量分配策略和能量循环策略； 根据调整后的所述控制策略组对所述相变储能系统进行自动化控制。

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