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龙图腾网获悉光控特斯联(上海)信息科技有限公司申请的专利冷机组合确定方法、装置、设备以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：CN116255722B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310287926.2，技术领域涉及：F24F11/64；该发明授权冷机组合确定方法、装置、设备以及存储介质是由沙华晶;丁金磊;常远设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本冷机组合确定方法、装置、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本公开的实施例提供了一种冷机组合确定方法、装置、设备以及存储介质，应用于建筑能源管理技术领域。该方法包括：预测下一时间段内空调系统提供的总制冷量；根据总制冷量，确定空调系统中满足制冷需求的一个或多个冷机组合；针对任一冷机组合，根据冷机组合中各冷机的额定制冷量，将总制冷量划分为多份目标制冷量，并将其分配至对应冷机；根据冷机组合中各冷机的目标制冷量和额定制冷量，计算各冷机的热力完善度，并以此计算冷机组合的开启价值指数；将开启价值指数最大的冷机组合确定为下一时间段内空调系统待开启的冷机组合。以此方式，可以快速确定下一时间段内合适的冷机组合，从而提高冷水机组整体运行效率，节约能源。

本发明授权冷机组合确定方法、装置、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种冷机组合确定方法，其特征在于，所述方法包括： 预测下一时间段内空调系统需要提供的总制冷量； 根据所述总制冷量和各冷机的额定制冷量，确定所述空调系统中满足制冷需求的一个或多个冷机组合； 根据所述冷机组合中各冷机的目标制冷量和额定制冷量，计算各冷机的热力完善度；并根据所述冷机组合中各冷机的热力完善度，计算所述冷机组合的开启价值指数；将所述开启价值指数最大的冷机组合确定为下一时间段内所述空调系统待开启的冷机组合； 所述根据所述冷机组合中各冷机的目标制冷量和额定制冷量，计算各冷机的热力完善度，包括： 根据所述冷机组合中各冷机的目标制冷量和额定制冷量，计算各冷机的部分负荷率PLR，并根据各冷机的PLR计算各冷机的热力完善度； 所述方法还包括： 计算所述冷机组合与当前运行的冷机组合的重合度； 所述根据所述冷机组合中各冷机的热力完善度，计算所述冷机组合的开启价值指数，包括： 根据所述冷机组合中各冷机的热力完善度，计算所述冷机组合的平均热力完善度； 对所述冷机组合对应的平均热力完善度和重合度进行加权求和，得到所述冷机组合的开启价值指数； 所述预测下一时间段内空调系统需要提供的总制冷量，包括： 将当前时刻的空调系统特征数据输入预先训练的总制冷量预测模型，得到下一时间段内空调系统需要提供的总制冷量，其中，所述空调系统特征数据包括：时间数据、所述空调系统所属建筑物的气象数据、所述空调系统的历史制冷量数据； 其中，所述总制冷量预测模型是利用训练数据集对预设神经网络进行训练得到的，其中，所述训练数据集中的样本以某一时刻的空调系统特征数据为样本特征数据，并以某一时刻的下一时间段内空调系统实际提供的总制冷量为标签； 所述总制冷量预测模型的训练过程包括： 按照3σ规则对样本进行预处理，剔除异常值并填补缺失数据，将处理后的样本的80%划为训练数据集，20%用作测试数据集；对训练数据集中的样本进行样本特征扩展，也即对样本特征数据进行高维特征提取；具体地，对时间数据进行高维特征提取，得到时间指数、日期类型；对空调系统所属建筑物的气象数据进行高维特征提取，得到平滑气象数据、差分气象数据，也即使用平滑滤波器去除气象数据的高频波动来保留数据趋势和变化，并计算之后气象数据的一阶微分和二阶微分，将一阶微分作为平滑气象数据，将二阶微分作为差分气象数据；对空调系统的历史制冷量数据进行高维特征提取，得到周期性数据、统计数据；利用精英遗传算法对样本特征扩展后的训练数据集中样本的高维特征进行选择，以及对预设神经网络的超参数进行调优；删除训练数据集中的样本未被选择的高维特征，根据最新的训练数据集对调优后的预设神经网络进行训练，并根据测试数据集对训练后的预设神经网络进行测试，若测试效果满足要求，则将训练后的预设神经网络作为总制冷量预测模型。

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