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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利基于LTC的锅炉热效率软测量方法、系统及电子设备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：CN120354638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510852284.5，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于LTC的锅炉热效率软测量方法、系统及电子设备是由彭献永;解洋洋;王志;高钾;余波;陈玉民;周怀春设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LTC的锅炉热效率软测量方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于LTC的锅炉热效率软测量方法、系统及电子设备，属于锅炉热效率软测量技术领域，包括：采集并预处理机组分散控制系统历史运行数据；构建基于液态时间常数网络（LTC）的四层网络的锅炉热效率在线软测量模型；利用训练集数据训练模型，并通过验证集验证以确定最佳网络结构与超参数；将测试集输入优化后的模型输出预测值，经反归一化后评估性能；将实时运行数据输入训练完成的模型，输出热效率预测值。本发明利用LTC模型采用动态微分方程实时调整权重的特性，克服传统神经网络模型的参数固定的缺点，适应测量对象的时变性，实现锅炉热效率的高精度动态软测量，提升了测量精度与响应实时性。

本发明授权基于LTC的锅炉热效率软测量方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于LTC的锅炉热效率软测量方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、采集机组分散控制系统的历史运行数据；历史运行数据包括锅炉热效率及辅助变量；其中，锅炉热效率为锅炉有效利用热量与燃料输入热量的百分比；辅助变量包括燃料参数、运行工况参数、烟气参数和环境参数； 步骤2、对步骤1获得的历史运行数据进行预处理，包括：缺失数据处理、数据降维、数据重建，从而形成数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集；缺失数据处理包括：采用3σ-rule检测异常数据，并基于相邻时刻辅助变量的变化率替换异常数据；数据降维包括：利用随机森林算法对辅助变量进行重要性排序，筛选重要性前10的辅助变量作为输入变量；数据重建包括：采用滑动窗口法将时序数据转换为二维张量，其中时间维度包含20个连续采样时刻，特征维度为筛选的重要性前10的辅助变量； 步骤3、构建基于LTC的锅炉热效率软测量模型，包括依次连接的四层神经元层，分别为：作为输入层的感觉神经元层、中间神经元层、指令神经元层和作为输出层的运动神经元层；LTC表示液态时间常数网络；基于LTC的锅炉热效率软测量模型的四个神经元层的每个神经元均采用一个LTC模型构建；感觉神经元层、中间神经元层、指令神经元层和作为输出层的运动神经元层之间存在前馈连接，指令神经元之间则有循环连接； 步骤4、使用训练集对步骤3构建的基于LTC的锅炉热效率软测量模型进行训练，优化模型超参数，并利用验证集确定最优的超参数设置，获得优化后的基于LTC的锅炉热效率软测量模型； 步骤5、将测试集的数据输入步骤4获得的优化后的基于LTC的锅炉热效率软测量模型，获取预测结果，经反归一化处理后，利用评价函数分析评价基于LTC的锅炉热效率软测量模型在不同工况下的预测性能； 步骤6、将实时采集的锅炉运行数据输入步骤4获得的优化后的基于LTC的锅炉热效率软测量模型，输出锅炉热效率预测值。

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