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龙图腾网获悉山东中拓新能源有限公司申请的专利基于大数据分析的发电机组远程优化方法及系统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：CN120469254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510981065.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于大数据分析的发电机组远程优化方法及系统是由宋启迅;田友刚设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的发电机组远程优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据分析的发电机组远程优化方法及系统，属于数据处理技术领域，包括部署传感器组采集原始数据，对原始数据进行预处理；构建第一性能响应模型，输入训练数据得到第二性能响应模型；通过第二性能响应模型计算对应的功率预测值和排放预测值，计算得到优化评分，选取优化评分值最低的候选值组合作为最优控制参数；输入最优控制参数进行运行，获得模拟结果，进行误差对比得到策略风险评分；将最优控制参数下发至机组执行，采集现场实际运行反馈。本发明通过构建嵌入安全与环保正则的多层神经网络模型，精确预测阀门开度与空燃比对功率与排放的非线性影响，通过风险指标剔除潜在失稳方案，克服了传统策略滞后与缺乏验证的缺陷。

本发明授权基于大数据分析的发电机组远程优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据分析的发电机组远程优化方法，其特征在于，包括： S1：部署传感器组采集原始数据，对所述原始数据进行预处理得到第一数据，对第一数据进行标准化得到多维特征向量，对多维特征向量进行降维处理； 所述降维处理为采用主成分分析通过协方差矩阵的特征分解，将原始高维特征映射到低维空间，保留累计贡献率超过预设值的主成分； 得到降维特征矩阵； S2：构建第一性能响应模型； 所述第一性能响应模型中引入了损失函数，所述损失函数包含平均预测误差、模型复杂度控制项、控制变量安全正则项、排放合规正则项；所述模型复杂度控制项为权重参数的L2范数正则；所述控制变量安全正则项为阀门超限惩罚和空燃超限惩罚之和；所述排放合规正则项惩罚模型预测的排放值超过环境法规规定的最大允许排放浓度的情况； 输入降维特征矩阵和第一数据中的燃气阀门开度、空燃比进行训练，所述空燃比通过流量计及氧含量分析仪计算得到；得到第二性能响应模型； S3：输入控制变量候选值集合；对所述控制变量候选值集合中的每组候选值通过所述第二性能响应模型计算对应的功率预测值和排放预测值； 对所述功率预测值和所述排放预测值进行加权计算得到优化评分； 基于所述优化评分对所述控制变量候选值集合进行排序，选取优化评分值最低的候选值组合作为最优控制参数； S4：在数字孪生系统中部署降维特征矩阵，输入所述最优控制参数进行运行，获得模拟结果，所述模拟结果包括模拟发电功率和模拟排放功率； 对所述功率预测值、所述排放预测值和所述模拟发电功率和所述模拟排放功率进行误差对比得到策略风险评分；并基于所述策略风险评分决定后续流程是否进行； S5：将所述最优控制参数下发至机组执行，采集现场实际运行反馈，所述实际运行反馈包括现场功率与现场排放；将所述实际运行反馈与所述模拟结果进行误差对比；当误差超过预设阈值时立即冻结当前策略、记录故障码、并回退到上一组稳定控制参数。

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