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龙图腾网获悉深圳市前海能源科技发展有限公司申请的专利离心制冷机的性能预测方法和装置、电子设备及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：CN121324035B 。

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：202511872783.7，技术领域涉及：G06F17/10；该发明授权离心制冷机的性能预测方法和装置、电子设备及存储介质是由王朝晖;高佳;旷金国;王昭强设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本离心制冷机的性能预测方法和装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种离心制冷机的性能预测方法和装置、电子设备及存储介质，属于制冷机测试技术领域。该方法包括：获取目标离心制冷机的压缩机基础参数、压缩机多工况性能测试数据及冷媒热物性参数；基于压缩机基础参数及压缩机多工况性能测试数据，进行无量纲化处理，得到压缩机通用特性函数；基于冷媒热物性参数，进行数据拟合处理，得到冷媒热物性模型；获取目标离心制冷机的目标工况参数；基于压缩机通用特性函数、冷媒热物性模型及目标工况参数，确定目标离心制冷机的目标工况核心参数；基于目标工况核心参数，对目标离心制冷机进行性能预测，得到制冷机可视化性能数据。本申请实施例能够提高离心制冷机的性能预测准确性。

本发明授权离心制冷机的性能预测方法和装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种离心制冷机的性能预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标离心制冷机的压缩机基础参数、压缩机多工况性能测试数据及冷媒热物性参数； 基于所述压缩机基础参数及所述压缩机多工况性能测试数据，进行无量纲化处理，得到压缩机通用特性函数； 基于所述冷媒热物性参数，进行数据拟合处理，得到冷媒热物性模型； 获取所述目标离心制冷机的目标工况参数，其中，所述目标工况参数包括工况温度参数及进口导叶开度； 基于所述冷媒热物性模型及所述工况温度参数，确定压缩机压比数据； 基于所述压缩机通用特性函数、所述压缩机压比数据及所述进口导叶开度，对所述目标离心制冷机进行流量系数计算，得到无量纲流量系数； 基于所述压缩机通用特性函数、所述压缩机压比数据及所述进口导叶开度，确定所述目标离心制冷机的等熵压缩效率； 对所述无量纲流量系数及所述等熵压缩效率进行参数合并，得到压缩机气体动力学性能参数； 基于所述冷媒热物性模型及所述工况温度参数，对所述目标离心制冷机进行热力学性能参数预测，得到冷媒热力学过程参数； 基于所述压缩机气体动力学性能参数，对所述冷媒热力学过程参数进行参数修正，得到冷媒热力学过程修正参数； 对所述压缩机气体动力学性能参数及所述冷媒热力学过程修正参数进行参数嵌入合并，得到目标工况核心参数，其中，所述目标工况核心参数包括所述无量纲流量系数及所述冷媒热力学过程修正参数； 基于所述冷媒热力学过程修正参数，对所述目标离心制冷机进行能效计算，得到制冷机实际能效数据； 基于所述无量纲流量系数、所述压缩机基础参数及冷媒单位制冷量，对所述目标离心制冷机进行制冷量计算，得到制冷机总制冷数据； 基于所述制冷机实际能效数据及所述制冷机总制冷数据，对所述目标离心制冷机进行输入电功率计算，得到制冷机输入电功率； 对所述制冷机实际能效数据、所述制冷机总制冷数据及所述制冷机输入电功率进行数据可视化处理，得到所述制冷机可视化性能数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市前海能源科技发展有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市前海深港合作区南山街道兴海大道3048号前海自贸大厦2301；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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