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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种用于计算中心的制冷系统能耗优化方法、系统及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：CN120129220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510608651.7，技术领域涉及：H05K7/20；该发明授权一种用于计算中心的制冷系统能耗优化方法、系统及介质是由袁远;李志星;邢建英;周桐庆;邓增;黎铁军;谢徐超;宋振龙;魏登萍;张根设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于计算中心的制冷系统能耗优化方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于计算中心的制冷系统能耗优化方法、系统及介质，本发明用于计算中心的制冷系统能耗优化方法包括配置制冷系统所需启用的调控环境及其调控因子；测量计算中心的主机系统热状态以及调控环境的环境信息；采用预先训练好的制冷控制决策模型基于主机系统热状态以及调控环境的环境信息来决策对制冷系统的调控因子的控制动作。本发明旨在根据大规模计算中心中主机系统的物理热状态对制冷系统进行自适应控制调节，实现制冷系统能耗的实时、精细化、智能化调控，有效满足节能减排的需求。

本发明授权一种用于计算中心的制冷系统能耗优化方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种用于计算中心的制冷系统能耗优化方法，其特征在于，包括下述步骤： S101，配置制冷系统所需启用的调控环境及其调控因子； S102，测量计算中心的主机系统热状态以及调控环境的环境信息； S103，采用预先训练好的制冷控制决策模型基于主机系统热状态以及调控环境的环境信息来决策对制冷系统的调控因子的控制动作； 步骤S103之前还包括训练制冷控制决策模型： S401，构建由计算中心的主机系统热状态以及调控环境的环境信息、调控因子的控制动作以及制冷效益构成的训练数据样本，所述调控环境的环境信息包括调控环境的环境温度、环境湿度中的部分或者全部； S402，基于深度确定策略梯度算法DDPG训练制冷控制决策模型，且将计算中心的主机系统热状态以及调控环境的环境信息作为制冷控制决策模型的“状态”，将制冷系统的调控因子作为制冷控制决策模型的“动作”，且动作调控幅度为调控因子所对应的调控范围，将制冷效益作为制冷控制决策模型的“奖励”，通过训练数据样本训练制冷控制决策模型使其建立主机系统热状态以及调控环境的环境信息、制冷系统的调控因子的控制动作之间的映射关系; 步骤S101包括： S201，根据预设的默认调控环境配置所需启用的调控环境； S202，针对启用的调控环境分别配置下属的调控因子，且配置的每一项调控因子包括调控因子名称和调控因子对应的物理设备参数标识；所述主机系统下属的调控因子包括末端送风温度、末端送风量、末端送水温度、末端送水量中的部分或全部，制冷系统下属的调控因子包括制冷机功率、泵机功率、送水量、风扇转速、水泵流速中的部分或全部，机房环境下属的调控因子包括机房空调温度、机房空调湿度中的部分或全部，室外环境下属的调控因子包括室外空气通风量、室外通风时长中的部分或全部； S203，针对每一个调控因子确定配置调控范围，调控范围为三元组u,f,s，其中u表示调控上限，f表示调控下限，s表示每次可调控的幅度； 步骤S201中预设的默认调控环境以四元组表示：S,C,H,T，其中S代表主机系统；C代表制冷系统；H代表机房环境；T代表室外环境，配置所需启用的调控环境包括针对预设的默认调控环境中的每一项调控环境，采用调控环境、是否被纳入调控策略构成的键值对来配置所需启用的调控环境，所述是否被纳入调控策略取值为“1”表示纳入调控策略，取值为“0”表示不被纳入调控策略。

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