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龙图腾网获悉广州豪特节能环保科技股份有限公司申请的专利一种基于IT负载预测的动态空调调节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：CN120711709B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511195166.8，技术领域涉及：H05K7/20；该发明授权一种基于IT负载预测的动态空调调节方法及系统是由陈穗菁;李凌云;陈振明;李凌志;汤潮炼设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于IT负载预测的动态空调调节方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于IT负载预测的动态空调调节方法及系统,系统利用运算终端性能参数、算力调度指数特征、设备综合性能数据以及商业环境关联特征及对应的IT负载情况构建IT负载预测模型，构建好的IT负载预测模型预测出实时IT负载情况，依据IT负载情况、空调动态调节指数以及动态空调调节方法构建空调动态调节控制模型，依据空调动态调节控制模型处理实时IT负载情况及对应空调动态调节指数得到最终动态空调调节方法，依据最终动态空调调节方法调节空调状态，本发明结合双重机器学习模型进行机房温差控制变化精确范围在0.8℃以内，构建的两种模型结合实现了对IT负载预测和空调动态调节的实时控制，提高了空调系统的高精准控制效率和高效节能性能。

本发明授权一种基于IT负载预测的动态空调调节方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于IT负载预测的动态空调调节方法，其特征在于，所述方法包括： 获取运算终端的第一运算终端性能参数、计算任务时的第一算力调度指数特征、此时的第一设备综合性能数据以及第一商业环境关联特征，上述特征对应的第一IT负载情况； 根据所述第一运算终端性能参数、所述第一算力调度指数特征、所述第一设备综合性能数据以及所述第一商业环境关联特征处理得到第一IT负载预测特征； 利用所述第一IT负载预测特征及此时对应的所述第一IT负载情况构建IT负载预测模型；所述IT负载预测模型采用深度学习模型构建； 接收运算终端的第二运算终端性能参数、计算任务时的第二算力调度指数特征、此时的第二设备综合性能数据以及第二商业环境关联特征进行特征处理得到第二IT负载预测特征，所述IT负载预测模型处理所述第二IT负载预测特征生成第二IT负载情况，依据训练及预测IT负载情况、空调动态调节指数以及动态空调调节方法构建空调动态调节控制模型，所述空调动态调节指数由送风速度、送风量以及送风湿度计算得到； 式中f为当前变频频率，为空调最大变频频率，为空调最小变频频率，为频率为f时的送风速度，为频率为f时的送风量，为频率为f时的送风湿度，表示最大变频和最小变频之间以变化频率为1的次数； 所述空调动态调节控制模型采用基于运算终端性能参数、算力调度指数特征以及商业环境关联特征改进的支持向量机模型，其决策边界的超平面为： 式中，表示训练模型的IT负载预测特征数据集中的第n个训练特征向量对应的运算终端性能参数、算力调度指数特征以及商业环境关联特征的各特征值的乘积，m为训练的IT负载预测特征数据集的个数，，分别为超平面的法向量和截距，为所述训练及预测IT负载情况和所述空调动态调节指数的组合特征向量；根据所述空调动态调节控制模型的决策界面进行空调动态调节方法的划分； 依据所述空调动态调节控制模型处理得到的实时动态空调调节方法对空调进行调节，以对运算终端环境进行温度调控。

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