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龙图腾网恭喜菱感能源科技(苏州)有限公司申请的专利一种基于集成优化算法的冷站负荷分配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：CN119168295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411233593.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于集成优化算法的冷站负荷分配方法是由邓才亮;朱明华;黄岩设计研发完成，并于2024-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于集成优化算法的冷站负荷分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于集成优化算法的冷站负荷分配方法，涉及冷站负荷分配技术领域，所述基于集成优化算法的冷站负荷分配方法包括下述步骤：S1、建立冷站模型；S2、构建冷站负荷分配的优化模型；S3、集成优化算法对优化模型求解；S4、最优负荷分配方案应用。该基于集成优化算法的冷站负荷分配方法，将多种优化算法进行组合集成，利用不同算法的优势，在信息共享的基础上实现扬长避短，在提高求解效率的同时，增强算法的全局寻优能力，克服了单一优化算法的局限性，可有效提高负荷分配的效率和精度，减少冷站能耗，具有良好的节能效果。

本发明授权一种基于集成优化算法的冷站负荷分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于集成优化算法的冷站负荷分配方法，其特征在于：所述基于集成优化算法的冷站负荷分配方法包括下述步骤：S1、建立冷站模型：通过在冷站各个子系统和设备上安装传感器，实时采集冷水机组的进出水温度、冷冻水流量、制冷量关键参数，并将数据传输至冷站控制系统的数据库进行存储，并在此基础上综合冷水机组特性曲线、冷却塔热力学模型、水泵能耗模型以建立能够精确反映冷站实际运行状态的数学模型；S2、构建冷站负荷分配的优化模型：以最小化冷站总能耗为目标函数，结合冷水机组运行工况约束、冷冻水流量平衡条件，构建冷站负荷分配的优化模型，该优化模型以各冷站的负荷分配比例为决策变量，通过能耗计算公式量化各方案的目标函数值；S3、集成优化算法对优化模型求解：集成优化算法的核心思想是将多种启发式算法进行有机结合，并通过信息交换机制实现算法间的协同优化，具体地，集成优化算法包含以下子步骤：A：参数初始化；B：并行优化；C：解评价与信息交换；D：算法更新；E：迭代求解；F：结果输出；参数初始化具体内容如下：对粒子群优化算法、遗传算法、模拟退火算法的共用参数进行统一的初始化，包括初始解集合、适应度评价函数、终止条件；并行优化具体内容如下：粒子群、遗传和模拟退火算法在各自的搜索空间内并行进行优化，从不同角度搜索最优负荷分配解，其中，粒子群算法通过粒子的位置和速度更新实现解的迭代，遗传算法通过选择、交叉、变异操作实现种群的进化，模拟退火算法通过温度参数控制接受新解的概率；解评价与信息交换具体内容如下：定期对三种算法的当前解进行统一的适应度评价，计算各解的目标函数值，根据评价结果，识别出各算法的优质解，通过共享内存机制进行信息交换，其中，粒子群算法将其全局最优解共享给遗传算法，作为新的优质个体加入种群，遗传算法将其种群中适应度最高的个体共享给模拟退火算法，作为新的当前解，模拟退火算法将其接受的新解共享给粒子群算法，帮助粒子跳出局部最优区域；算法更新具体内容如下：根据交换的信息，各算法对自身的关键参数进行适应性更新，粒子群算法根据共享的优质解调整粒子的速度，遗传算法根据引入的外部个体动态调整交叉和变异概率，模拟退火算法根据共享解的能耗水平调整温度的衰减速率；迭代求解具体内容如下：更新后的三种算法再次进入并行优化阶段，重复步骤B-D，直到满足最大迭代次数或解的精度要求，在每轮迭代中，算法间不断交换信息；结果输出具体内容如下：当满足终止条件时，从三种算法的优化结果中选出总能耗最低的负荷分配方案，作为最终的全局最优解，将最优解解码为各冷站的负荷分配比例，传输给下一步的控制模块；S4、最优负荷分配方案应用：根据最优负荷分配比例，计算各冷站及其内部冷水机组的运行参数设定值，冷水机组的启停状态、冷冻水出水温度、冷冻水流量，通过数据总线，将这些控制指令下发给各冷站的现场控制器，控制器根据指令调整冷水机组的运行状态，使实际运行工况逼近最优方案，同时，冷站控制系统还需对负荷分配优化程序进行周期性触发，实时获取冷站的运行工况变化，动态更新优化结果，保证冷站在不同负荷需求下均能实现能耗最优运行。

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