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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利服务器散热控制的方法、电子设备和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：CN120066922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510536003.5，技术领域涉及：G06F11/34；该发明授权服务器散热控制的方法、电子设备和存储介质是由贾丹丹设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本服务器散热控制的方法、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请的服务器散热控制的方法、电子设备和存储介质，通过根据服务器的运行数据以及散热控制算法先对服务器进行散热控制处理，之后根据服务器实际散热需求即预设散热条件，对散热控制后的服务器进行评估，根据评估结果以及散热控制后的服务器的运行数据对散热控制算法进行优化。同时散热控制算法的优化引入了深度强化学习机制，通过多算法协同并与边缘计算即预设边缘计算设备相结合，解决了传统散热控制中面临的参数整定困难、系统适应性差的平衡问题，因此，可以解决服务器散热控制中，面临的参数整定困难、系统适应性差的问题，达到提高散热系统的效率和稳定性的技术效果。

本发明授权服务器散热控制的方法、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种服务器散热控制的方法，其特征在于，包括： 将第一服务器的实时运行数据以及动态温度阈值输入至第一散热控制算法对所述第一服务器进行风扇转速计算处理，得到目标风扇转速，其中，所述动态温度阈值为通过所述第一服务器的历史运行数据进行分析得到的温度阈值； 根据所述目标风扇转速对所述第一服务器进行风扇转速调整处理，得到调整后的第一服务器以及所述调整后的第一服务器的第二运行数据，并对所述第二运行数据进行数据评估分析处理，得到所述调整后的第一服务器对应的散热评估结果； 在所述散热评估结果不符合预设散热条件的情况下，根据所述第二运行数据、所述散热评估结果以及所述历史运行数据，基于深度强化学习机制对所述第一散热控制算法进行算法优化处理，得到第二散热控制算法； 基于所述第二散热控制算法、所述第二运行数据以及所述动态温度阈值对所述调整后的第一服务器进行散热控制处理，并将所述第二散热控制算法传输至预设边缘计算设备； 其中，所述动态温度阈值的确定包括： 获取所述第一服务器的所述历史运行数据，并对所述历史运行数据进行数据分析处理，得到所述第一服务器对应的温度变化周期数据、温度变化趋势数据、负载变化信息以及环境温度信息，其中，所述历史运行数据为所述第一服务器在所述实时运行数据之前的运行数据； 根据所述负载变化信息、所述环境温度信息、所述温度变化周期数据以及所述温度变化趋势数据对所述第一服务器进行温度预测处理，得到目标温度变化数据； 在根据所述目标温度变化数据确定所述第一服务器的温度升高的情况下，将所述动态温度阈值设置为第一阈值，其中，所述第一阈值为对所述动态温度阈值进行阈值下调处理所得到的阈值； 在根据所述目标温度变化数据确定所述第一服务器的温度降低的情况下，将所述动态温度阈值设置为第二阈值，其中，所述第二阈值为对所述动态温度阈值进行阈值上调处理所得到的阈值，所述第二阈值大于所述第一阈值。

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