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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种冷水主机单机能耗预测方法、系统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：CN114154689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202111367671.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种冷水主机单机能耗预测方法、系统及存储介质是由陈志文;赵正润;邓撬;唐鹏;骆伟超;樊欣宇;蒋朝辉设计研发完成，并于2021-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种冷水主机单机能耗预测方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及中央空调冷水机组能耗预测技术领域，公开了一种冷水主机单机能耗预测方法、系统及存储介质，该方法包括获取待测建筑制冷站管理系统的运行数据集；根据运行数据集的关联系数构建特征的全局关联邻接矩阵；将运行数据集划分为若干个子集，根据每一个子集的关联系数构建特征的局部关联邻接矩阵；基于全局关联邻接矩阵和局部关联邻接矩阵构建目标动态关联邻接矩阵；基于目标动态关联邻接矩阵进行迭代训练得到目标图神经网络模型；将实时获取的待测数据输入目标图神经网络模型，得到预测能耗，可以根据时间变化动态表征建筑制冷站管理系统的运行数据集中各数据之间的关联情况，实时地对冷水主机单机能耗进行预测。

本发明授权一种冷水主机单机能耗预测方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种冷水主机单机能耗预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待测建筑制冷站管理系统的运行数据集； 根据所述运行数据集的关联系数构建特征的全局关联邻接矩阵； 将所述运行数据集划分为若干个子集，根据每一个子集的关联系数构建特征的局部关联邻接矩阵； 基于所述全局关联邻接矩阵和所述局部关联邻接矩阵构建目标动态关联邻接矩阵； 基于所述目标动态关联邻接矩阵进行迭代训练得到目标图神经网络模型； 将实时获取的待测数据输入所述目标图神经网络模型，得到所述目标图神经网络模型输出的预测能耗； 其中，全局关联邻接矩阵满足如下关系式： 其中，Amn表示关联邻接矩阵第m行第n列的数值，|correlateXm,Xn|为特征Xm与特征Xn相关系数的绝对值，在m＝n时，表示特征本身的关联程度设置为0，σ表示关系阈值，当特征间关联系数的绝对值小于σ时，相应位置的关联数值Amn设置为0； 所述将所述运行数据集划分为若干个子集，包括： 对所述运行数据集进行连续的滑窗处理，得到连续的若干个子集。

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