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龙图腾网获悉珠海格力电器股份有限公司;珠海联云科技有限公司申请的专利一种能源管理方法、装置、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：CN119644741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202411791619.9，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种能源管理方法、装置、设备及存储介质是由张鹏;李绍斌;唐杰;贾巨涛;周凌翔设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种能源管理方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及能源管理领域，公开了一种能源管理方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：周期性获取针对当前场景任务的任务数据；所述场景任务为至少两个设备任务同步执行，每个设备任务对应一个设备的运行过程；所述任务数据包括每个所述设备任务对应的环境上下文数据、用户特征数据和设备状态数据；将周期性获取到的所述任务数据顺次输入到预训练的能源管理模型中，以周期性得到所述能源管理模型输出的针对各所述设备任务的执行控制策略；基于周期性得到的各所述设备任务的所述执行控制策略，分别对各所述设备任务中的设备的运行状态进行动态调整。本申请能够满足用户对节能和舒适度的双重需求。

本发明授权一种能源管理方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种能源管理方法，其特征在于，包括： 周期性获取针对当前场景任务的任务数据；所述场景任务为至少两个设备任务同步执行，每个设备任务对应一个设备的运行过程；所述任务数据包括每个所述设备任务对应的环境上下文数据、用户特征数据和设备状态数据； 将周期性获取到的所述任务数据顺次输入到预训练的能源管理模型中，以周期性得到所述能源管理模型输出的针对各所述设备任务的执行控制策略； 基于周期性得到的各所述设备任务的所述执行控制策略，分别对各所述设备任务中的设备的运行状态进行动态调整； 其中，训练所述能源管理模型包括： 创建原始模型，所述原始模型设置有多个待训练的任务特定参数，以及一个共享参数，每个所述任务特定参数与一种设备的设备任务对应； 构建多个场景任务的场景任务样本，每个所述场景任务样本中包括至少两种设备对应的设备任务样本，每个所述设备任务样本均包括用户特征样本数据、环境上下文样本数据、设备状态样本数据和历史控制策略样本；所述设备为智能家居设备； 基于多个所述场景任务的场景任务样本对所述原始模型进行多设备任务的无关元学习训练，得到所述能源管理模型； 其中，所述基于多个所述场景任务的场景任务样本对所述原始模型进行多设备任务的无关元学习训练，得到所述能源管理模型，包括： 初始化步骤：初始化所述原始模型中的内循环学习率、外循环学习率、多个所述待训练的任务特定参数，以及一个共享参数； 内循环步骤：针对各所述场景任务的场景任务样本，将其所包含的每个所述设备任务样本依次进行内循环训练，所述内循环训练过程为：基于所述设备任务样本对所述原始模型进行训练，计算所述设备任务的损失值，并基于所述设备任务的损失值利用梯度下降法更新所述设备任务对应的所述任务特定参数；其中，计算所述设备任务的损失值所采用的损失函数的计算式为： 其中，为第个所述设备任务对应的设备的总能源消耗成本，为第个所述设备任务对应的用户舒适度偏离度，为第个所述设备任务对应的设备与所述场景任务对应的场景下包含的设备之间的设备协同损失；、和分别为所述设备任务对应的设备的总能源消耗成本的超参数、所述设备任务对应的用户舒适度偏离度的超参数和所述设备任务对应的设备与所述场景任务对应的场景下包含的设备之间的设备协同损失的超参数，为第个设备任务对应的设备在时间的能源消耗，为电力负载的安全阈值，为第个所述设备任务对应的设备在时间的环境影响参数，为用户对第个所述设备任务对应的设备在时间的舒适度设定值，为预设的容忍阈值，为偏离度的衡量函数； 外循环步骤：在对所述场景任务样本中包含的每个所述设备任务样本均完成内循环训练后，计算所有所述设备任务的综合损失值，并基于所有的所述设备任务的综合损失值利用梯度下降法更新所述原始模型的共享参数； 学习率更新步骤，基于当前的外循环的轮次，更新所述原始模型的内循环学习率和外循环学习率； 重复内循环步骤、外循环步骤和学习率更新步骤，直至满足预设的训练结束条件后停止训练，并将停止训练后得到的原始模型作为所述能源管理模型。

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