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龙图腾网获悉江苏征途电气科技有限公司申请的专利基于中央空调负荷特性的动态电力管理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：CN119914976B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510182175.7，技术领域涉及：F24F11/46；该发明授权基于中央空调负荷特性的动态电力管理系统是由叶曙光;许苏军;管相东;符建辉;操星设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于中央空调负荷特性的动态电力管理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及中央空调系统管理技术领域，公开了基于中央空调负荷特性的动态电力管理系统，该系统主要包括负荷特性分析模块、电力需求预测模块、能源分配优化模块和控制执行模块。负荷特性分析模块通过分析中央空调系统历史运行数据，对负荷特性进行分类；电力需求预测模块结合负荷特性分类结果和天气预报数据，预测未来电力需求；能源分配优化模块采用遗传算法，根据预测电力需求和当前电力供应状况，生成最优能源分配方案；控制执行模块则根据优化结果调整中央空调系统运行。本系统通过精确分析负荷特性、预测电力需求并优化能源分配，有效降低了电力成本，满足了中央空调系统的电力需求，提高了能源利用效率，具有显著的经济和环保效益。

本发明授权基于中央空调负荷特性的动态电力管理系统在权利要求书中公布了：1.基于中央空调负荷特性的动态电力管理系统，其特征在于，所述系统包括： 负荷特性分析模块，构建负荷特性分析模型，所述负荷特性分析模型的输入数据为中央空调系统的历史运行数据，包括温度、湿度、室内外温差、人流量和设备运行状态，输出数据为中央空调系统的负荷特性分类结果，包括高负荷、中负荷和低负荷；模型训练使用包含不同负荷状态下的中央空调系统运行数据集，对应标签为负荷状态类别； 电力需求预测模块，构建电力需求预测模型，所述电力需求预测模型的输入数据为负荷特性分析模块的输出结果以及天气预报数据，输出数据为预测的未来一段时间内中央空调系统的电力需求；模型训练使用包含负荷特性分类结果和天气预报数据的时间序列数据集，对应标签为每个时间点中央空调系统的实际电力消耗； 能源分配优化模块，采用遗传算法构建优化模型，所述优化模型的输入数据为电力需求预测模型的预测结果和当前电力供应状况，输出数据为最优的能源分配方案，以最小化电力成本并满足中央空调系统的电力需求；模型训练使用包含预测电力需求和实际电力供应状况的数据集，对应标签为能源分配的成本和效率指标； 控制执行模块，连接于能源分配优化模块，根据优化结果调整中央空调系统的运行参数和能源分配； 所述负荷特性分析模型采用支持向量机SVM算法构建，其网络结构包括： 输入层：接收中央空调系统的历史运行数据； 特征映射层：通过RBF核函数将输入数据映射到高维空间； 支持向量层：在高维空间中找到最优超平面，用于分类负荷特性； 输出层：输出中央空调系统的负荷特性分类结果； 所述负荷特性分析模型的训练步骤包括： S101：初始化SVM模型的参数，包括核函数参数、惩罚参数和学习率； S102：将用于训练的数据集划分为训练集和验证集； S103：使用训练集对负荷特性分析模型进行迭代训练，每次迭代中，计算模型输出并根据损失函数计算损失；损失函数采用Hinge损失函数，计算公式为： ， 其中，为真实类别标签，为模型决策函数的输出，N为样本数量； S104：根据损失值，通过梯度下降法更新模型参数； S105：重复S103至S104步骤，直至损失收敛或达到预设的迭代次数； S106：使用验证集对训练好的模型进行验证，评估模型的分类准确率； S107：当模型性能达到预设标准时，保存模型参数，得到训练好的负荷特性分析模型。

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