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龙图腾网获悉北京龙智数科科技服务有限公司申请的专利冷站温度控制方法、装置、电子设备及可读存储介质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：CN118442676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202410650038.7，技术领域涉及：F24F11/62；该发明授权冷站温度控制方法、装置、电子设备及可读存储介质是由蒋佩钊设计研发完成，并于2024-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本冷站温度控制方法、装置、电子设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机模型技术领域，提供了一种冷站温度控制方法、装置、电子设备及可读存储介质。该方法包括：获取冷站设备的运行参数，以及对应的环境参数；将环境参数和运行参数输入到冷量需求预测模型中进行冷量需求预测，其中冷量需求预测模型包含多层预测模块，多层预测模块由每一层预测模块的至少一初始预测模型进行交叉验证训练得来，每一层预测模块的至少一初始预测模型用于生成至少一预测结果，且每一层的至少一预测结果作为下一层预测模块的输入；获取冷量需求预测值对冷站温度进行控制。本申请可以显著提高冷量需求预测的准确性，进而利用冷量需求预测对冷站温度进行精确控制，达到减少能源浪费的目的。

本发明授权冷站温度控制方法、装置、电子设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种冷站温度控制方法，其特征在于，包括： 获取冷站设备的运行参数，以及获取与所述冷站设备运行时对应的环境参数； 将所述环境参数和所述运行参数输入到训练好的冷量需求预测模型中，利用所述冷量需求预测模型对冷站的冷量需求进行预测，其中所述冷量需求预测模型包含多层预测模块，所述多层预测模块由每一层预测模块的至少一初始预测模型进行交叉验证训练得来，所述每一层预测模块的至少一初始预测模型用于生成至少一预测结果，且每一层的至少一预测结果作为下一层预测模块的输入进行进一步预测； 获取所述冷量需求预测模型输出的冷量需求预测值，并基于所述冷量需求预测值对冷站温度进行控制； 所述将所述环境参数和所述运行参数输入到训练好的冷量需求预测模型中之前，还包括： 获取训练样本集，并基于所述训练样本集和预设机器学习算法构建所述多层预测模块中每一层预测模块的初始预测模型； 基于所述训练样本集对所述多层预测模块中每一层预测模块的初始预测模型进行训练； 获取最后一层预测模块输出的预测结果； 基于所述最后一层预测模块输出的预测结果和对应的真实标签构建损失函数，在所述损失函数的损失值小于预设值的情况，得到训练完成多层预测模块，并基于所述训练完成的多层预测模块，得到所述冷量需求预测模型； 所述基于所述训练样本集对所述多层预测模块每一层预测模块进行训练，包括： 将所述训练样本集为K个子集，其中每个子集均包含不同时间段内所述冷站设备的运行参数，以及与所述冷站设备运行时对应的环境参数； 对于第一层预测模块的每一初始预测模型，依次将K-1个子集作为训练数据，剩余的一个子集作为验证数据，进行K次训练和验证，得到每一始预测模型对应的初始预测结果； 对于第一层预测模块以外的其余预测模块，将上一层预测模块得到的所述初始预测结果作为下一层预测模块的输入，重复执行K次交叉验证训练，直至最后一层预测模块训练完成。

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