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龙图腾网获悉中国能源建设集团西北电力试验研究院有限公司;兰州陇能电力科技有限公司;宁夏电力能源科技有限公司;国网新疆电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种火力发电机组深度调峰下负荷偏差自动控制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：CN116009393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202211460364.9，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种火力发电机组深度调峰下负荷偏差自动控制方法是由雍鑫;赵东升;田桦;李强;王静;乔咪咪;刘建华;丁振宇;陈清;景雪晖;孔德安;刘攀;韩森;韦培元;秦仁杰;胥梁;葛鹏;熊巍;李欣设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种火力发电机组深度调峰下负荷偏差自动控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种火力发电机组深度调峰下负荷偏差自动控制方法，包括以下步骤：步骤一、获取机组历史数据；步骤二、剔除数据集X的噪声数据；步骤三、基于多源信息构建卷积神经网络模型；步骤四、获取目标时刻的主蒸汽压力值：步骤五、根据主蒸汽压力偏差计算系统目标时刻的输入量，步骤六、到下一个采样时间，重复步骤四和步骤五。本发明结构简单、设计合理，对机组自动控制系统的检测值进行特征提取，增加多信息源协调控制的相关性，使用卷积神经网络预测目标时刻的主蒸汽压力值，并根据主蒸汽压力值的偏差值计算机组自动控制系统目标时刻的输入量，很好的解决了机组自动控制系统的开环优化问题。

本发明授权一种火力发电机组深度调峰下负荷偏差自动控制方法在权利要求书中公布了：1.一种火力发电机组深度调峰下负荷偏差自动控制方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一、获取机组历史数据； 根据设定的采样周期T，在各个采样时刻，获取机组自动控制系统的多个检测值xij和主蒸汽压力pj，形成数据集X＝xij，i表示检测值的个数，i不小于2，1≤j≤N，N表示采样个数； 步骤二、剔除数据集X的噪声数据； 步骤三、基于多源信息构建卷积神经网络模型： 步骤301：对检测值xk分别进行归一化处理，1≤k≤i； 步骤302：分别以第j个采样时刻的xkj、xhj、pj-t作为矩阵元素构建第k个检测值的三维图像，1≤h≤i，h≠k，提取第k个检测值的三维图像的图像特征，得到第一特征向量Qkh，最终得到第k个检测值的第一特征向量集合Qk＝[Qk1,...Qkh,...Qki]； 步骤303：分别计算第一特征向量Qkh与第一特征向量Qkr之间的相似度值，1≤r≤i，并对相似度值进行排序，在Qk中删除最小相似度值对应的第一特征向量Qkh； 步骤304：对第一特征向量集合Qk中的多个第一特征向量进行融合得到第二特征向量； 步骤305：对第二特征向量分别进行权重赋值得到第三特征向量； 步骤306：对第三特征向量进行降维处理，将降维处理后的第三特征向量划分为训练集和测试集； 步骤307：选取卷积神经网络模型，定义网络模型目标函数，将训练集作为网络模型输入，将t+l时刻的主蒸汽压力pj-t作为输出值，求解网络模型最优参数从而完成网络模型训练； 步骤四、获取目标时刻的主蒸汽压力值： 步骤401、实时获取当前时刻的多个检测值xij-p； 步骤402、根据步骤步骤301-步骤305，获取降维处理后的第三特征向量； 步骤403、将第三特征向量输入网络模型，获得目标时刻的主蒸汽压力预测值； 步骤五、根据主蒸汽压力偏差计算系统目标时刻的输入量； 步骤501、计算机计算目标时刻的主蒸汽压力预测值和机组稳态主蒸汽压力值的偏差值ΔY，并根据偏差值ΔY计算机组自动控制系统的输入量，输入量包括将t+l时刻的燃料输入量x1t+l、送风机开度x2t+l和引风量x3t+l； 步骤502、将系统目标时刻的输入量反馈给机组自动控制系统； 步骤六、到下一个采样时间，重复步骤四和步骤五。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国能源建设集团西北电力试验研究院有限公司;兰州陇能电力科技有限公司;宁夏电力能源科技有限公司;国网新疆电力有限公司电力科学研究院，其通讯地址为：710048 陕西省西安市碑林区环城南路东段50号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。