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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司;江苏方天电力技术有限公司;国网江苏省电力有限公司双创中心申请的专利基于信息熵及自联想回归模型的机组能效监测诊断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：CN115186754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210839653.3，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于信息熵及自联想回归模型的机组能效监测诊断方法是由曹帅;仇晨光;丁超杰;王亚欧;陈波;庞吉年设计研发完成，并于2022-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信息熵及自联想回归模型的机组能效监测诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于信息熵及自联想回归模型的机组能效监测诊断方法，包括：收集机组全工况运行区间的历史数据，并对历史数据进行预处理；将条件参数以决策变量最小化为目标进行聚类，建立最优运行工况区的状态估计模型；根据条件参数的信息熵权确定各条件参数的权重值；实时将机组运行过程中的条件参数输入最优运行工况区的状态估计模型中，预测出条件参数的估计值，计算估计值与测量值的偏差结合权重值，构造能效偏离度，滤波处理后，得到滑动平均偏离度；将滑动平均偏离度与低能效偏离度阈值、高能效偏离度阈值进行比较，给出机组能效监测诊断方案。本发明基于自联想回归估计、数据聚类及信息熵的融合性数据挖掘模型，用于机组的能效监测。

本发明授权基于信息熵及自联想回归模型的机组能效监测诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信息熵及自联想回归模型的机组能效监测诊断方法，其特征在于，具体包括如下步骤： 步骤1、收集机组全工况运行区间的历史数据，并对历史数据进行预处理；所述历史数据由状态向量的集合组成，其中，为条件参数的测量值，j为条件参数的索引，j∈[1，m-1]，为决策变量，m为条件参数与决策变量的总数量； 步骤2、将预处理后的全工况运行区间划分成若干个局部工况区，对每一个局部工况区内的条件参数以决策变量最小化为目标进行聚类，获得最优的条件参数集合；将条件参数集合分为测试集和工况库； 步骤3、将测试集通过自联想回归估计方法建立最优运行工况区的状态估计模型； 步骤4、根据条件参数的信息熵权计算初始熵权和次熵权，确定各条件参数的权重值； 步骤5、实时将机组运行过程中的条件参数输入最优运行工况区的状态估计模型中，预测出条件参数的估计值，计算估计值与测量值的偏差结合步骤4的权重值，构造能效偏离度，对能效偏离度进行滤波处理，得到滑动平均偏离度，并确定低能效偏离度阈值和高能效偏离度阈值； 步骤6、将滑动平均偏离度与低能效偏离度阈值、高能效偏离度阈值进行比较，给出机组能效监测诊断方案，具体过程如下： 当滑动平均偏离度低于低能效偏离度阈值时，表示条件参数合理运行；当滑动平均偏离度在低能效偏离度阈值与高能效偏离度阈值之间时，将相应的条件参数结合运行调整原理及经验给出对应的调整方法；当滑动平均偏离度超过高能效偏离度阈值时，对相应的条件参数进行运行调整，若运行调整能够提高能效，则进行运行调整，否则考虑出现设备故障的情况，依据对应的征兆参数，结合专家诊断知识进行对应的推理，定位故障设备； 当滑动平均偏离度超过高能效偏离度阈值时，对相应的条件参数进行运行调整的前提条件为：对估计值与测量值的偏差进行滑动平均滤波处理，设置滑动平均的个数为l个,得到滑动平均偏差，若滑动平均偏差超过对应条件参数的控制阈值，则对应的条件参数偏离最佳运行区间，需要调整的运行参数；其中，表示估计值与测量值的偏差，i表示第i时刻。

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