买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江英集动力科技有限公司申请的专利基于分布式机器学习的热力站负荷预测及优化控制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：CN116306911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202211612922.9，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权基于分布式机器学习的热力站负荷预测及优化控制方法是由谢金芳;金鹤峰;穆佩红;赵琼设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分布式机器学习的热力站负荷预测及优化控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分布式机器学习的热力站负荷预测及优化控制方法，包括：在多个热力站附近设置对应的边缘计算装置，基于热力站负荷特征和时间序列特征构建特征向量；云端服务器初始全局热负荷预测网络模型，并下发给每个边缘计算装置；边缘计算装置利用本地数据进行热负荷预测网络模型的训练，获得局部热负荷预测网络模型；云端服务器聚合多个边缘计算装置的局部热负荷预测网络模型，更新全局热负荷预测网络模型，并下发至每个边缘计算装置；在保持供热系统的总流量和二次网回水温度不变的情况下，建立二次网供水温度预测模型，计算二次网的供水温度设定值，并调节一次网调节阀来控制二次热网供水温度。

本发明授权基于分布式机器学习的热力站负荷预测及优化控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式机器学习的热力站负荷预测及优化控制方法，其特征在于，所述热力站负荷预测及优化控制方法包括： 步骤S1、在多个热力站附近设置对应的边缘计算装置，对热力站的热负荷影响数据集进行获取和预处理后获得热力站负荷序列，并对时间序列相关的额外特征进行提取，基于热力站负荷特征和时间序列特征构建特征向量； 步骤S2、云端服务器利用已有公开数据初始全局热负荷预测网络模型，并广播下发给联邦学习系统中的每个边缘计算装置； 步骤S3、参与训练的每个边缘计算装置利用本地数据进行热负荷预测网络模型的训练，获得局部热负荷预测网络模型，并上传至云端服务器； 步骤S4、云端服务器聚合多个边缘计算装置的局部热负荷预测网络模型，更新全局热负荷预测网络模型，并下发至每个边缘计算装置； 所述步骤S4中，云端服务器聚合多个边缘计算装置的局部热负荷预测网络模型，更新全局热负荷预测网络模型包括： 所述云端服务器采用FedAvg联邦聚合算法对多个边缘计算装置的局部热负荷预测网络模型进行加权聚合，完成全局热负荷预测网络模型的权重和阈值参数更新； 其中，所述FedAvg联邦聚合算法进行模型加权聚合，表示为： Wt和Wt+1分别为在第t和t+1轮次训练中全局热负荷预测网络模型的权重及激活阈值向量参数；K为热力站数量；n为K个热力站的数据样本总量；nk为热力站k的数据样本量；为第t+1轮训练热力站k的本地局部热负荷预测网络模型权重及激活阈值向量参数；η为学习率；gk为热力站k的本地局部模型的损失函数的梯度，L·为本地局部热负荷预测网络模型的损失函数，Xk为热力站k的本地局部热负荷预测网络模型的输入特征序列，yk为热力站k的实际热负荷值，wk为热力站k的本地局部热负荷预测网络模型的权重及激活阈值向量参数； 步骤S5、重复步骤S1-S4，直至模型最终收敛或达到训练次数，通过全局热负荷预测网络模型获得各热力站负荷预测值； 步骤S6、结合各热力站负荷预测值，根据热平衡方程，在保持供热系统的总流量和二次网回水温度不变的情况下，采用分布式机器学习方法同样建立二次网供水温度预测模型，计算二次网的供水温度设定值，并调节一次网调节阀来控制二次热网供水温度，使得供水温度实际值能够跟随设定温度值变化，实现实时控制； 所述步骤S6中，结合各热力站负荷预测值，根据热平衡方程，在保持供热系统的总流量和二次网回水温度不变的情况下，采用分布式机器学习方法同样建立二次网供水温度预测模型，计算二次网的供水温度设定值，包括： 边缘计算装置结合热力站负荷预测值，根据热平衡方程，在保持供热系统的总流量和二次网回水温度不变的情况下，对二次网的供水温度影响数据集进行获取和预处理后获得供水温度序列，并对时间序列相关的额外特征进行提取；所述二次网的供水温度影响数据集包括各热力站负荷预测值、二次网回水温度、一次网供水温度、一次网回水温度、一次网流量、室外温度、室外风速和室外湿度； 云端服务器利用已有公开数据初始全局二次网供水温度预测网络模型，并广播下发给联邦学习系统中的每个边缘计算装置； 参与训练的每个边缘计算装置利用本地数据进行二次网供水温度预测网络模型的训练，获得局部二次网供水温度预测网络模型，并上传至云端服务器； 云端服务器聚合多个边缘计算装置的局部二次网供水温度预测网络模型，更新全局二次网供水温度预测网络模型，并下发至每个边缘计算装置； 重复上述过程，直至模型最终收敛或达到训练次数，通过全局二次网供水温度预测网络模型获得各热力站对应的二次网供水温度设定值。

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浙江英集动力科技有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市余杭区仓前街道龙园路88号2幢208、209-1、209-2室；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。