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龙图腾网获悉中国长江三峡集团有限公司;中国长江电力股份有限公司申请的专利基于卷积神经网络的数据中心机房温度场快速预测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：CN119293919B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202411417061.8，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于卷积神经网络的数据中心机房温度场快速预测方法是由刘育策;胡跃;章文恺;周超辉;王梦;蒋睿勤;罗惠恒;金和平;赵阳;华瑞设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络的数据中心机房温度场快速预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积神经网络的数据中心机房温度场快速预测方法，包括：获取数据中心机房结构的几何信息，对数据中心机房结构进行几何建模与网格划分，得到数据中心机房的网格结构；获取数据中心机房内设备运行的工况参数；获取数据中心机房的温度场数据，并将温度场数据按高度平面进行划分，生成用于训练卷积神经网络模型的数据集的输出；将数据中心机房不同高度的网格结构转换为空间特征图结构，并记录对应的高度信息与工况参数信息，生成用于训练卷积神经网络模型的数据集的输入；训练好的卷积神经网络模型用于温度场预测。该方法能实现准确可靠的数据中心机房温度场快速预测。

本发明授权基于卷积神经网络的数据中心机房温度场快速预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的数据中心机房温度场快速预测方法，其特征在于，包括： 获取数据中心机房结构的几何信息，对所述数据中心机房结构进行几何建模与网格划分，得到所述数据中心机房的网格结构； 获取数据中心机房内设备运行的工况参数； 获取数据中心机房的温度场数据，并将温度场数据按高度平面进行划分，生成用于训练卷积神经网络模型的数据集的输出； 将数据中心机房不同高度的网格结构转换为空间特征图结构，并记录对应的高度信息与工况参数信息，生成用于训练卷积神经网络模型的数据集的输入； 训练好的卷积神经网络模型用于温度场预测； 所述将数据中心机房不同高度的网格结构转换为空间特征图结构，包括： 对网格结构进行正交重采样，将非结构网格转换为固定分辨率的正交网格，对每个网格单元赋予空间特征属性，将整个网格转换为空间特征图； 所述卷积神经网络模型包括：卷积神经网络、全连接层、转置卷积神经网络；所述卷积神经网络的输入为空间特征图，所述卷积神经网络的输出、工况参数和平面高度为所述全连接层的输入，所述全连接层的输出为转置卷积神经网络的输入，所述转置卷积神经网络的输出为数据中心机房的温度分布。

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