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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利基于FWSN与RF的主蒸汽流量测量方法、系统及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：CN120372424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510852164.5，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权基于FWSN与RF的主蒸汽流量测量方法、系统及介质是由彭献永;何至谦;解洋洋;范赫;徐世明;田雪峰;高钾;盛稳设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于FWSN与RF的主蒸汽流量测量方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于FWSN与RF的主蒸汽流量测量方法、系统及介质，属于能源动力系统热力参数软测量技术领域，包括：步骤1，从机组分散控制系统中采集与主蒸汽流量相关的运行参数的原始数据；步骤2，对原始数据中的缺失值和异常值进行填补，之后再对数据进行归一化处理；步骤3，通过核主成分分析算法对数据进行降维处理；步骤4，构建基于FWSN与RF的主蒸汽流量预测模型；步骤5，将待测数据输入基于FWSN与RF的主蒸汽流量预测模型，输出火电机组主蒸汽流量预测值。本发明能够实现主蒸汽流量的高精度预测。

本发明授权基于FWSN与RF的主蒸汽流量测量方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于FWSN与RF的主蒸汽流量测量方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、从机组分散控制系统中采集与主蒸汽流量相关的运行参数的原始数据； 步骤2、对步骤1获得的原始数据中的缺失值和异常值进行填补，之后再对数据进行归一化处理； 步骤3、通过核主成分分析算法对步骤2中的归一化处理后的数据进行降维处理； 步骤4、构建基于FWSN与RF的主蒸汽流量预测模型，FWSN对主蒸汽流量的特征向量进行提取，随后将提取到的特征向量输入到RF模型中，RF模型根据训练好的决策树进行预测，输出主蒸汽流量的预测值；FWSN表示分数阶小波散射网络，RF表示随机森林； 分数阶小波散射网络通过深度卷积网络实现，先通过线性变换，然后经过非线性变换，逐层提取信号的特征；分数阶小波散射网络的卷积核是预先给定的分数阶小波滤波器，通过旋转缩放母小波提取特征；分数阶小波散射网络增加分数阶参数，通过分数阶参数的调整得到分数阶频率，从而提取最优的信号特征，分别计算每层的分数阶小波散射系数作为每层的网络输出，同时每层对应的分数阶小波传输信号作为下一层网络的输入； 基于FWSN与RF的主蒸汽流量预测模型的训练包括超参数调优过程，即采用网格搜索技术进一步对基于FWSN与RF的主蒸汽流量预测模型的超参数进行寻优； 所述超参数的寻优过程包括： 1在分数阶数候选集[0.1,0.6,1.1,1.6]中确定最优值为1.1； 2在分解层数候选集[3,4,5]中选定4为最优层数； 3在随机森林的树数量候选集[50,100,200]中确定最优值为100； 4在树的最大深度候选集[None,10,20]中选定10为最优深度； 基于步骤3的降维处理后的数据训练基于FWSN与RF的主蒸汽流量预测模型； 步骤5、将待测数据输入步骤4中的训练完成的基于FWSN与RF的主蒸汽流量预测模型，输出火电机组主蒸汽流量测量值。

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