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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于ESC的冷水机组群控方法及系统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：CN119886431B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411948126.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于ESC的冷水机组群控方法及系统是由陈振乾;邓振辉;许波设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ESC的冷水机组群控方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于ESC的冷水机组群控方法及系统，其方法包括：实时获取气象参数、空调区域设备散热、人员负荷等进行负荷预测；基于机理建立冷水机组能效模型；设计模型自更新装置，可对运行数据进行处理、存储，主机运行一段时间因老化等原因，特性会发生改变，模型更新策略根据实际运行数据对模型精度进行验证，若偏差过大则对模型参数进行修正；群控策略建立目标函数、约束条件，基于负荷预测结果，采集冷却水参数、室外环境湿球温度等参数，通过逃生优化算法ESC进行寻优，输出主机开关机台数、每台主机的负荷率等。

本发明授权一种基于ESC的冷水机组群控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于ESC的冷水机组群控方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.负荷预测:系统通过传感器实时采集影响冷负荷的相关数据，包括但不限于气象参数、空调区域设备散热量、人员负荷和新风负荷； 负荷预测算法：基于长短期记忆网络LSTM与注意力机制KAN层结合的神经网络模型，结合实时采集的气象数据、设备发热情况及人员活动情况，进行负荷预测；模型能够捕捉到冷负荷的时序性和动态变化，提高预测准确性； S2.根据冷水机组的工作特性，构建能效模型，描述负荷率与功耗之间的关系； 引入模型自更新装置，能够实时根据冷水机组的运行数据调整能效模型的参数，确保负荷预测与实际能效需求的匹配； 若模型预测偏差较大，自动对模型参数进行修正，以保证长期稳定运行； S3.基于负荷预测结果，设计冷水机组群控的目标函数，为最小化系统的总能耗； 约束条件包括每台冷水机组的负荷率在合理区间内，以确保系统高效运行； 采用冷水机组的部分负荷率PLR作为优化的关键变量，通过ESC算法进行优化，确定各冷水机组的开关机台数和负荷率； 目标是优化整个冷水机组群的能效，减少能源浪费； S4.ESC算法的应用 S41.初始化：首先，初始化每台冷水机组的负荷率PLR，并通过ESC算法的个体初始化机制进行随机分配；每台冷水机组的负荷率在0至1之间，反映了初始阶段的负荷状态； S42.适应度计算：计算每个个体的适应度，适应度函数通过计算系统总能耗来评估负荷分配方案的优劣；目标是最小化系统的总能耗，同时确保每台冷水机组负荷需求得到满足； S43.根据ESC算法，将负荷分配问题转化为个体更新问题；个体分为冷静、聚集和恐慌三组： 冷静个体：个体理性地向系统负荷中心靠拢，更新负荷分配方案； 聚集个体：个体受冷静个体和恐慌个体的影响，更新负荷分配方案； 恐慌个体：个体在负荷波动剧烈时进行随机调整，模拟负荷分配的非理性响应； S44.恐慌指数与收敛：随着迭代次数的增加，恐慌指数逐渐减小，个体行为逐渐趋于稳定，最终收敛到全局最优解； S45.输出最优解：通过多次迭代，得到最终的负荷分配方案，输出最优的冷水机组开关机台数、负荷率信息。

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