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龙图腾网获悉利兴凯(北京)能源系统技术有限公司申请的专利电厂锅炉水冷壁结垢智能预测与清洗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：CN120410515B 。

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：202510914769.2，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权电厂锅炉水冷壁结垢智能预测与清洗方法及系统是由刘兴革设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本电厂锅炉水冷壁结垢智能预测与清洗方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种电厂锅炉水冷壁结垢智能预测与清洗方法及系统，涉及结垢预测与清洗技术领域，包括采集运行参数构建时序数据矩阵，提取特征确定结垢检测区域，获取三维点云数据计算结垢厚度分布确定待清洗区域，对清洗区域进行网格划分并优化遍历序列，生成无碰撞清洗轨迹。本发明实现了结垢区域的精准识别与智能清洗，提高了清洗效率，降低了能源消耗，延长了水冷壁使用寿命。

本发明授权电厂锅炉水冷壁结垢智能预测与清洗方法及系统在权利要求书中公布了：1.电厂锅炉水冷壁结垢智能预测与清洗方法，其特征在于，包括： 采集水冷壁运行参数构建时序数据矩阵，对时序数据矩阵进行小波降噪和缺失值修复得到预处理数据，对预处理数据提取多维特征并融合得到特征矩阵，基于特征矩阵构建结垢评估指标体系计算初始风险值，结合空间拓扑关系对初始风险值进行自适应平滑得到结垢风险值，将结垢风险值超过动态阈值的区域确定为结垢检测区域； 获取结垢检测区域的三维点云数据，基于三维点云数据的密度值计算结垢厚度分布，将结垢厚度大于预设厚度阈值的区域标记为待清洗区域； 对待清洗区域进行网格划分得到多个清洗子区域，提取各清洗子区域的边界轮廓点集和重心坐标，基于重心坐标建立清洗子区域间的空间连接关系，根据空间连接关系建立路径优化模型，通过求解路径优化模型得到清洗子区域的最优遍历序列； 根据最优遍历序列和边界轮廓点集生成清洗路径，结合水冷壁的三维结构参数进行碰撞检测和路径修正，得到最终的无碰撞清洗轨迹； 采集水冷壁运行参数构建时序数据矩阵，对时序数据矩阵进行小波降噪和缺失值修复得到预处理数据包括： 采集水冷壁管壁温度、出口蒸汽温度、进口给水温度构成水冷壁运行参数，将所述水冷壁运行参数按照水冷壁高度分层排列构建包含时间维度、运行参数维度和高度维度的时序数据矩阵； 对所述时序数据矩阵进行小波多分辨分解得到频段系数，计算相邻高度层间的运行参数梯度，根据所述运行参数梯度建立自适应阈值函数，基于所述自适应阈值函数对频段系数进行软阈值降噪处理得到降噪数据； 对降噪数据构建时滞分析窗口，在所述时滞分析窗口内基于互信息熵原理计算运行参数间的动态关联强度构建互信息矩阵，从所述互信息矩阵中提取关联强度最大的运行参数作为插值参考序列，结合所述插值参考序列采用分段三次样条插值方法对缺失数据进行修复重建得到预处理数据； 对预处理数据提取多维特征并融合得到特征矩阵，基于特征矩阵构建结垢评估指标体系计算初始风险值包括： 计算预处理数据的相邻时刻参数差值得到变化量序列，对变化量序列进行滑动平均得到波动特征；对预处理数据进行多尺度分解得到不同频率成分，计算各频率成分的波形复杂度得到复杂度特征；计算温度、压力、流量参数间的相互作用强度得到耦合特征； 将所述波动特征、复杂度特征和耦合特征在时间窗口内提取变化趋势并建立趋势预测曲线，计算所述趋势预测曲线与历史结垢工况下的特征变化曲线的相似度，根据相似度确定特征组合阈值，将超出特征组合阈值的时间点对应的特征组合得到特征矩阵； 基于所述特征矩阵计算参数偏离程度得到异常度指标，计算状态演变速率得到趋势度指标，计算区域影响程度得到关联度指标，将异常度指标、趋势度指标和关联度指标加权组合得到各区域的初始风险值。

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