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龙图腾网获悉福建辉和智能科技有限公司申请的专利一种节能管控的能耗预测与优化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：CN120373912B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510849312.8，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种节能管控的能耗预测与优化系统是由杨玉和;陈朝贵设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种节能管控的能耗预测与优化系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能能源管理技术领域，尤其为一种节能管控的能耗预测与优化系统，包括数据采集、动态能耗预测、智能优化控制、自适应校准、用户交互等核心模块；数据采集模块多源获取能耗、设备状态及环境数据；动态能耗预测模块融合改进时间序列分解与多模态LSTM模型实现精准预测；智能优化控制模块结合分时电价、设备联动等策略生成最优指令；自适应校准模块通过卡尔曼滤波与增量学习动态优化模型；用户交互模块支持可视化展示与策略自定义；此外，系统设置边缘计算节点保障离线运行，采用SM4算法与区块链技术确保数据安全，兼容多种工业协议。本发明有效提升能源利用效率，降低运营成本，增强系统安全性与可靠性。

本发明授权一种节能管控的能耗预测与优化系统在权利要求书中公布了：1.一种节能管控的能耗预测与优化系统，其特征在于：包括： 数据采集模块：用于实时采集目标设备的能耗数据、运行状态数据及环境参数，所述目标设备的能耗数据、运行状态数据及环境参数包括电流、电压、功率、温湿度、设备联动信号，并通过物联网通信协议上传至云端服务器； 动态能耗预测模块：基于设备历史能耗数据、实时运行状态数据及环境参数，构建动态能耗预测模型，采用时间序列分析与机器学习算法预测未来周期内的能耗趋势，并生成基准能耗曲线，所述动态能耗预测模型包括： 改进型时间序列分解模型：通过动态加权移动平均方法分解历史能耗数据为趋势项、季节项和随机项，其中，趋势项的计算通过为不同时间窗口的历史数据分配动态权重，权重值根据当前数据与窗口内移动平均值的差异进行指数衰减调整，衰减速率由调节系数控制； 多模态LSTM神经网络：在LSTM的输入门中引入环境参数向量和设备老化系数，通过调整单元状态的更新规则，将设备老化对能耗的影响量化为衰减项，并整合至隐藏状态的计算中； 滑动窗口动态权重分配：根据数据时间远近采用分段衰减策略，距离当前时刻小于预设阈值的短期数据使用快速衰减系数分配权重，距离当前时刻超过阈值的长期数据使用慢速衰减系数，以平衡历史数据的时效性与稳定性； 智能优化控制模块：根据预测结果与预设节能策略，生成设备控制指令集，包括设备启停时间优化、功率调节指令及设备联动规则，并支持通过TCPUDP协议下发至终端设备； 所述智能优化控制模块进一步包括： 设备联动控制策略：当主设备触发节能指令时，根据预设规则调整从设备的运行模式； 分时电价优化算法：以最小化总用电成本为目标函数，综合分时电价、能耗波动惩罚项及设备老化成本，其中设备老化成本通过指数函数量化累计运行时间对设备效率的衰减影响； 异常能耗阻断功能：通过动态阈值判断能耗异常，阈值由历史平均能耗、历史能耗标准差及环境风险因子共同确定，环境风险因子根据温湿度偏离安全范围的程度计算； 自适应校准模块：实时监测实际能耗与预测值的偏差，当偏差超过阈值时，触发模型参数自适应更新，并动态调整控制指令集； 用户交互模块：提供可视化界面，展示能耗预测结果、节能建议及设备控制状态，支持用户自定义节能策略、告警阈值及联动规则。

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