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龙图腾网获悉源心舍科技(江苏)有限公司申请的专利基于大数据的工业设施能源控制方法及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：CN121657483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610148907.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于大数据的工业设施能源控制方法及系统是由陈松振;朱陶继设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的工业设施能源控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于大数据的工业设施能源控制方法及系统，涉及大数据技术领域，包括获取能源消耗单元的运行状态和能源消耗数据，提取能耗时序特征向量；通过关联规则挖掘识别能耗关联模式；构建动态能耗预测模型；预测待预测时段能耗值；基于能耗关联关系图中的耦合强度，通过多目标优化算法生成协同控制策略并下发控制指令。本发明实现了多能源消耗单元的协同优化控制，降低总体能耗，提高能源利用效率。

本发明授权基于大数据的工业设施能源控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据的工业设施能源控制方法，其特征在于，包括： 获取工业设施中多个能源消耗单元在预设时间段内的运行状态数据和能源消耗数据;对所述运行状态数据和能源消耗数据进行时序特征提取,得到各能源消耗单元的能耗时序特征向量; 基于所述能耗时序特征向量,通过关联规则挖掘算法识别不同能源消耗单元之间的能耗关联模式,得到能耗关联关系图,所述能耗关联关系图包含各能源消耗单元之间的耦合强度; 根据所述能耗关联关系图和当前工况参数,构建反映多能源消耗单元协同运行状态的动态能耗预测模型,包括： 从所述能耗关联关系图中提取各能源消耗单元之间的耦合强度,并根据所述耦合强度确定各能源消耗单元在所述动态能耗预测模型中的关联权重,所述关联权重表征一个能源消耗单元的运行状态对与其存在耦合关系的其他能源消耗单元能耗预测的影响程度; 对所述当前工况参数进行特征提取,得到工况特征向量; 基于所述关联权重,构建包含多个预测单元的模型结构,各预测单元分别对应一个能源消耗单元,各预测单元之间通过所述关联权重建立信息传递通路; 监测所述能耗关联关系图中各能源消耗单元之间的耦合强度变化,当检测到耦合强度变化超过预设变化阈值时,根据变化后的耦合强度重新计算所述关联权重,并将重新计算的关联权重更新至对应预测单元之间的信息传递通路,实现所述动态能耗预测模型的模型参数自适应调整; 将所述工况特征向量和历史运行状态数据输入所述模型结构进行训练,得到所述动态能耗预测模型，所述动态能耗预测模型的模型参数随所述耦合强度的变化而自适应调整; 将待预测时段的工况参数输入所述动态能耗预测模型,得到各能源消耗单元在待预测时段的预测能耗值; 以最小化总能耗为目标,在满足工业设施生产约束条件的前提下,基于所述预测能耗值和所述能耗关联关系图中的耦合强度,通过多目标优化算法求解各能源消耗单元的协同控制策略,根据所述协同控制策略生成各能源消耗单元的控制指令,并下发至对应的能源消耗单元执行。

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