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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;国网安徽省电力有限公司阜阳供电公司申请的专利一种中央空调聚合负荷预测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：CN119809010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411646072.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种中央空调聚合负荷预测方法及系统是由李金中;谢毓广;吴有中;马伟;唐磊;张红;刘志天;李喆;徐斌;高博;汪胜和设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种中央空调聚合负荷预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种中央空调聚合负荷预测方法及系统，涉及中央空调控制技术领域，包括以下步骤：接收中央空调历史运行数据，采用拉丁超立方抽样LHS法对中央空调历史运行数据进行随机均匀地抽取样本，得到中央空调样本数据，其中，所述中央空调历史运行数据包括温度、湿度和用电量；将中央空调样本数据输入至预先建立的THBA‑Bi‑LSTM模型内，输出得到中央空调聚合负荷预测结果，其中，所述预先建立的THBA‑Bi‑LSTM模型通过利用THBA算法优化Bi‑LSTM的参数后得到；可以更加高效地对中央空调系统的可调节负荷进行管理和控制，实现节能、稳定运行和优化资源利用的目标。

本发明授权一种中央空调聚合负荷预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种中央空调聚合负荷预测方法，其特征在于，方法包括以下步骤： 接收中央空调历史运行数据，采用拉丁超立方抽样LHS法对中央空调历史运行数据进行随机均匀地抽取样本，得到中央空调样本数据，其中，所述中央空调历史运行数据包括温度、湿度和用电量； 所述拉丁超立方抽样LHS法模拟各空调负荷功率变化规律，对空调负荷进行聚合叠加； 将中央空调样本数据输入至预先建立的THBA-Bi-LSTM模型内，输出得到中央空调聚合负荷预测结果，其中，所述预先建立的THBA-Bi-LSTM模型通过利用THBA算法优化Bi-LSTM的参数后得到； 所述THBA算法通过引入Tent混沌映射改进蜜獾算法初始化种群得到，THBA算法包括三个阶段，初始化阶段、挖掘阶段以及采蜜阶段； 所述利用THBA算法优化Bi-LSTM的参数的过程包括： 将中央空调聚合功率数据作为输入特征变量，设置需要优化的初始参数并给定初始值；需要优化的参数为学习率、第一层隐藏层神经元数量、第二层隐藏层神经元数量以及正则化系数； 在训练过程中，使用预测数据与实际数据的均方根误差MSE作为适应度函数；均方根误差MSE计算公式如下： 其中，yt为t时刻的实际聚合负荷值，为t时刻预测聚合负荷值，N为样本数量； 运行改进后的THBA算法，执行搜索优化Bi-LSTM，调整参数以获得最优解。

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