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龙图腾网获悉深圳市铨天科技有限公司申请的专利基于负载预测的固态硬盘功耗优化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：CN120610668B 。

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：202511116840.9，技术领域涉及：G06F3/06；该发明授权基于负载预测的固态硬盘功耗优化方法及系统是由黄少娃;黄旭彪;邱创隆;汪浩;陈国发设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于负载预测的固态硬盘功耗优化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了基于负载预测的固态硬盘功耗优化方法及系统，具体涉及固态硬盘技术领域，该方法包括以下步骤：S1.数据采集；S2.负载预测模型构建与训练；S3.负载预测；S4.功耗优化：根据负载预测结果，采用多目标优化的动态功耗调节算法对固态硬盘的功耗进行优化；S5.反馈调整：实时监测固态硬盘优化后的实际功耗和性能参数，结合强化学习算法对负载预测模型和动态功耗调节算法进行调整。该基于负载预测的固态硬盘功耗优化方法及系统从负载预测模型构建、动态功耗调节算法设计到反馈调整机制优化，形成了一套完整且高效的固态硬盘功耗优化方案，有望为固态硬盘在降低能耗、提升性能方面提供新的技术思路与实践方向。

本发明授权基于负载预测的固态硬盘功耗优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于负载预测的固态硬盘功耗优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1.数据采集：采集固态硬盘的历史负载数据和对应的功耗数据，所述历史负载数据包括IO请求数量、数据传输量、请求响应时间、请求类型； S2.负载预测模型构建与训练：基于采集到的历史负载数据，构建融合注意力机制的双向LSTM-Transformer负载预测模型，并利用历史负载数据对该模型进行训练，得到训练好的负载预测模型； S3.负载预测：将实时采集的固态硬盘当前负载数据输入到训练好的负载预测模型中，得到未来预设时间段内的负载预测结果； S4.功耗优化：根据负载预测结果，采用多目标优化的动态功耗调节算法对固态硬盘的功耗进行优化，所述动态功耗调节算法包括基于负载预测结果的电压调节子算法、频率调节子算法、存储单元激活数量调节子算法和缓存策略调节子算法； S5.反馈调整：实时监测固态硬盘优化后的实际功耗和性能参数，结合强化学习算法对负载预测模型和动态功耗调节算法进行调整； 所述S5中反馈调节的具体步骤为： S51.构建实时监测参数体系； 实时监测参数体系采用三层监测构架，每5ms采集一次核心参数，具体包括： 功耗参数：核心芯片供电电压、工作电流、闪存阵列功耗占比； 性能参数：随机读写IOPS、连续读写带宽、平均响应时间、读写延迟抖动值； 预测偏差参数：负载预测值与实际值的瞬时误差，即；滑动窗口误差均值，即，其中，表示时刻负载预测值与实际值的瞬时误差，为示时刻负载预测值，为时刻负载实际值，代表滑动窗口误差均值，窗口大小，即对包含当前时刻在内的前20个时刻的瞬时误差取平均值； 所有参数通过加密信通道传输至监测数据库，采用时序数据库存储，保留最近72小时的高频数据和90天的分钟级汇总数据； S52.强化学习算法部署； 采用深度Q网络即DQN作为强化学习核心框架，具体为： 状态空间定义：，其中，表示时刻的状态向量，该向量整合了多个与固态硬盘功耗及运行状态相关的关键参数，为当前时刻的功耗，为参考功耗为预先设定的基准值，用于对当前时刻的功耗进行归一化处理，为历史平均负载，为频率调节量，为电压调节量，为当前性能，为性能约束，为基准频率，为基准电压； 动作空间设计：离散化动作集合，每个动作对应的策略为： 负载预测模型参数调节：动态调整学习率，支持±10%或±20%的梯度更新幅度调节，优化模型训练效率； 动态功耗算法参数校准：对关键系数进行调节，支持±5%或±10%的参数浮动，实现功耗与性能的动态平衡； 奖励函数优化：，，为权重系数； 经验回放机制：维护容量为10000的经验池，每次迭代随机抽取32条样本训练，采用-贪婪策略，且从0.9线性衰减至0.1； S53.负载预测模型的动态调整； 当连续5个监测周期即25ms的时，触发模型微调： 注意力权重矩阵更新公式为：,为强化学习输出的学习率，表示损失函数关于注意力权重矩阵的梯度； LSTM门控参数修正：遗忘门偏置增加为：； S54.动态功耗算法的自适应调节； 电压调节子算法修正： 实时计算电压调节误差，为实际电压，为目标电压，当时，，其中，为电压调节系数，为修正后的电压调节系数； 频率调节系数优化： 基于能耗-性能比，动态调整：，其中为预设最优能耗-性能比，为在时刻固态硬盘的输入输出操作速率，为在时刻固态硬盘的实际功耗，为修正后的频率调节系数，。

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