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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机器学习和预测控制的供热系统调度自动化实现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：CN116307209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310294871.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于机器学习和预测控制的供热系统调度自动化实现方法是由裘天阅;李岚设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习和预测控制的供热系统调度自动化实现方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习和预测控制的供热系统调度自动化实现方法，包括：采用机器学习算法建立供热系统末端用户热负荷预测模型和供热系统能效预测模型；设置神经网络控制器：输入变量为状态变量，包括供热系统能效比、室外气象参数、供热系统末端用户热负荷；输出变量为控制变量，包括供热系统二次侧供水温度、循环泵控制频率、电动调节阀开度；设置供热系统预测控制优化目标函数和设备状态约束条件；利用神经网络控制器在有限的预测时域内对控制变量进行滚动优化，输出量即为控制变量最优目标值；根据控制变量最优目标值对供热系统进行调度自动化，并依据调度结果进行反馈校正控制，使得供热系统按照控制变量最优目标值进行调度。

本发明授权基于机器学习和预测控制的供热系统调度自动化实现方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习和预测控制的供热系统调度自动化实现方法，其特征在于，它包括： 采用机理建模和参数辨识的方法进行供热系统数字孪生模型的建立； 基于供热系统数字孪生模型，采用机器学习算法建立供热系统末端用户热负荷预测模型和供热系统能效预测模型，包括： 基于供热系统数字孪生模型获取供热系统末端用户热负荷相关的运行数据和供热系统能效相关的运行数据； 设置Gabor滤波器作为云图特征提取算法，进行云层不同方向的纹理走向特征和边缘信息的提取，获得云层不同尺度的数据特征； 将所述云层不同尺度的数据特征、供热系统末端用户热负荷相关的历史运行数据和室外温度、风向、湿度数据作为供热系统末端用户热负荷预测模型的数据样本； 采用改进的PSO优化算法对RBF神经网络进行局部寻优，获得最优初始权值和阈值并作为LM算法的初值进行训练获得RBF神经网络的全局最优权值和阈值； 将供热系统末端用户热负荷预测模型的数据样本输入至优化后的RBF神经网络中进行训练，建立供热系统末端用户热负荷预测模型； 以及，将所述云层不同尺度的数据特征、供热系统能效相关的运行数据和室外温度、风向、湿度数据作为供热系统能效预测模型的数据样本； 采用EMD方法对供热系统能效预测模型的数据样本进行分解获得多个能效特征分量后，再采用条件生成对抗网络CGAN对多个能效特征分量进行训练，建立供热系统能效预测模型； 设置神经网络控制器：输入变量为状态变量，至少包括供热系统能效比、室外气象参数、供热系统末端用户热负荷；输出变量为控制变量，至少包括供热系统二次侧供水温度、循环泵控制频率、电动调节阀开度； 在满足末端用户热负荷需求和提高供热系统能效的条件下，设置供热系统预测控制优化目标函数和设备状态约束条件； 利用神经网络控制器在有限的预测时域内对控制变量进行滚动优化，输出量即为控制变量最优目标值； 根据控制变量最优目标值对供热系统进行调度自动化，并依据调度结果进行反馈校正控制，使得供热系统按照控制变量最优目标值进行调度。

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