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龙图腾网获悉北京海博思创科技股份有限公司申请的专利温控设备异常识别方法、装置、计算机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：CN116204010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310217123.X，技术领域涉及：G05D23/20；该发明授权温控设备异常识别方法、装置、计算机设备及存储介质是由屈晶晶;孙中豪;李文鹏;吴慧洋;何志超;杨洸设计研发完成，并于2023-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本温控设备异常识别方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种温控设备异常识别方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取一个温控设备的至少一个运行数据，及与温控设备对应的至少一个温控对象的至少一个控温数据，整合温控设备的至少一个运行数据和至少一个控温数据得到设备数据；对至少一个所述温控设备的设备数据进行聚类运算，得到第一数据簇集合和第二数据簇集合；若确定目标温控设备在所述第一数据簇集合中的至少一个数据簇中被定义为第二温控设备，且在所述第二数据簇集合的至少一个数据簇中被定义为第二温控设备，则确定所述目标温控设备为异常设备。本申请实现了从一般水平维度和离散程度维度识别出现异常的温控设备的技术效果，确保了异常设备的识别准确度。

本发明授权温控设备异常识别方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种温控设备异常识别方法，其特征在于，所述温控设备用于对至少一个温控对象进行控温作业，所述方法包括： 获取一个温控设备的至少一个运行数据，及与所述温控设备对应的至少一个温控对象的至少一个控温数据，整合所述温控设备的至少一个所述运行数据和至少一个所述控温数据得到设备数据；其中，所述运行数据记载了一个采集时间，及在所述采集时间从所述温控设备中获得的状态数据；所述状态数据反映了所述温控设备对所述温控对象的控温方式；所述控温数据记载了所述采集时间，及在所述采集时间中至少一个所述温控对象的温度信息；所述设备数据反映了所述温控设备在各采集时间中的控温方式及对至少一个所述温控对象的控温效果； 对至少一个所述温控设备的设备数据进行聚类运算，得到第一数据簇集合和第二数据簇集合；其中，所述第一数据簇集合中包括至少一个数据簇，所述第一数据簇集合中的数据簇为对各温控设备的设备数据中，控温效果的集中趋势进行聚类运算所得到；所述第二数据簇集合中包括至少一个数据簇，所述第二数据簇集合中的数据簇为对各温控设备的温控数据中，控温效果的离散程度进行聚类运算所得到；所述数据簇是表征至少一个温控设备的至少一个数据点；属于所述数据簇的数据点对应的温控设备被定义为第一温控设备；不属于所述数据簇的数据点对应的温控设备被定义为第二温控设备； 若确定目标温控设备在所述第一数据簇集合中的至少一个数据簇中被定义为第二温控设备，且在所述第二数据簇集合的至少一个数据簇中被定义为第二温控设备，则确定所述目标温控设备为异常设备； 其中，所述第一数据簇集合是汇总第一制冷数据簇和第一制热数据簇得到的，所述第一制冷数据簇是对至少一个第一制冷数据点进行聚类运算得到，所述第一制热数据簇是对至少一个第一制热数据点进行聚类运算得到的，所述第一制冷数据点是以一个所述温控设备的第一制冷均值为横坐标，及以所述温控设备的第一制冷分位数为纵坐标构建的，所述第一制热数据点是以一个所述温控设备的第一制热均值为横坐标，及以所述温控设备的第一制热分位数为纵坐标构建的；所述第二数据簇集合是汇总第二制冷数据簇和第二制热数据簇得到的，所述第二制冷数据簇是对至少一个第二制冷数据点进行聚类运算得到，所述第二制热数据簇是对至少一个第二制热数据点进行聚类运算得到的，所述第二制冷数据点是以一个所述温控设备的第二制冷均值为横坐标，及以所述温控设备的第二制冷分位数为纵坐标构建的，所述第二制热数据点是以一个所述温控设备的第二制热均值为横坐标，及以所述温控设备的第二制热分位数为纵坐标构建的。

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