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龙图腾网获悉意朗智能科技(南通)有限公司;意朗动力科技(江苏)有限公司申请的专利基于合同能源管理中的压缩机集群分布式协同调度方法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：CN121052620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511600698.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于合同能源管理中的压缩机集群分布式协同调度方法是由吴鑫鑫;张春雷;化慈慈设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于合同能源管理中的压缩机集群分布式协同调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于合同能源管理中的压缩机集群分布式协同调度方法，具体涉及工业节能技术领域，首先将压缩机群进行分布式节点划分，构建分布式协同调度网络，然后通过每个压缩机智能节点通过内置的传感器实时采集自身的运行参数，构建压缩机能耗模型，得到智能节点的预测能耗；接着采用分布式优化算法，获取各智能节点的负载分配结果和区域总能耗；最后通过合同能源管理系统中的收益核算规则，得到压缩机全局节能核算结果，进行汇总和反馈；本发明通过分布式协同调度，能够根据每个压缩机的实时运行状态和局部负载需求，实现压缩机的优化运行，从而提高整个压缩机集群的能源利用效率。

本发明授权基于合同能源管理中的压缩机集群分布式协同调度方法在权利要求书中公布了：1.基于合同能源管理中的压缩机集群分布式协同调度方法，其特征在于：包括： S1：将压缩机群进行分布式节点划分，每个分布式节点配置有对应的本地控制器，同时设置一个全局协调器，并对每个分布式节点中的压缩机独立智能节点进行初始化参数设置，构建分布式协同调度网络； S2：每个压缩机智能节点通过内置的传感器实时采集自身的运行参数，并存储在本地数据库中，得到压缩机协同调度的运行参数集合； S3：基于历史压缩机协同调度的运行参数集合构建压缩机能耗模型，将实时压缩机协同调度的运行参数集合输入到压缩机能耗模型中，得到智能节点的预测能耗； 所述S3实现包括以下步骤： S3.1：构建压缩机能耗模型： S3.1.1：通过N组第i个智能节点的历史压缩机协同调度的运行参数集合D和相应的n组能耗集合E，运行参数集合D包括智能节点的输入功率P、排气流量Q、排气压力F、电机电流I以及运行温度T；然后通过对运行参数集合D和能耗集合E进行预处理操作后获取N组第i个智能节点运行参数集合Dy和能耗集合Ey； S3.1.2：首先采用最小二乘支持向量机算法，学习运行参数集合Dy到能耗集合Ey的映射关系的压缩机能耗模型EyLS‑SVM，得到模型参数拉格朗日乘子αm、核函数参数γ和偏置项b； ，N为样本数量，即N组，Dyk和Dym分别表示第k和第m组智能节点运行参数集合，k＜m，k∈n，m∈n，KDyk,Dym为径向基函数，KDyk,Dym=exp‑γ||Dyk‑Dym||2，||Dyk‑Dym||为欧氏距离；然后通过最小化误差ΔE对能耗模型EyLS‑SVM进行迭代训练，，Eyact,m和Eym分别为第m组智能节点运行参数集合的实际能耗和预测能耗，当ΔE小于相应的阈值ΔEth时，停止训练，输出训练完成的压缩机能耗模型EyLS‑SVM，，L为支持向量的数量，L≤N； S3.2：将实时运行参数集合Dy输入到训练完成的压缩机能耗模型EyLS‑SVM中，得到第i个智能节点的预测能耗Eyit； S4：采用分布式优化算法，对本地控制器接收到的智能节点的预测能耗进行处理，获取区域内各智能节点的负载分配结果和区域总能耗； 所述S4实现包括：S4.1：采用分布式优化算法，对本地控制器接收到的智能节点的预测能耗进行处理，以最小化区域总能耗为目标函数，以各智能节点的负载分配结果为约束条件，构建分布式优化算法的目标函数公式：，Ej,tot为第j个分布式节点的区域总能耗，Nj为第j个分布式节点内的智能节点的数量，Eyit为第i个智能节点的预测能耗，Li,jt为分布式节点j分配给第i个智能节点的负载，负载即需完成的气体压缩工作量，Lreq,jt为分布式节点j的总用气需求量； ，Cit为第i个智能节点在时刻t的负载承载量，，Qi,des为第i个智能节点的设计流量，Pi,ra为第i个智能节点的额定功率，Pi,los为第i个智能节点的附加损耗功率，ηi,mech为第i个智能节点在时刻t的机械效率，λi,safet为第i个智能节点在时刻t的安全系数； S5：全局协调器通过合同能源管理系统中的收益核算规则，基于区域总能耗对节能效益进行优化处理，得到压缩机全局节能核算结果； S6：基于合同能源管理系统中的收益核算周期，对压缩机全局节能核算结果进行汇总，得到周期累计节能收益并判断是否符合预期，将异常结果反馈至管理终端进行人机交互。

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