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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于深度循环神经网络和进化计算的工业锅炉燃烧优化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：CN115495984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202211153466.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度循环神经网络和进化计算的工业锅炉燃烧优化方法是由吴学成;陈玲红;吴迎春;陈华锋;张鑫;喻可;邱坤赞;郑成航;吴卫红;高翔;岑可法设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度循环神经网络和进化计算的工业锅炉燃烧优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度循环神经网络和进化计算的工业锅炉燃烧优化方法：1锅炉燃烧非线性离线建模：采用循环神经网络结构搭建锅炉燃烧非线性模型BM，训练参数采用偏移数据结构对BM进行训练，得到训练完成后的非线性模型BM_trd；锅炉燃烧决策在线优化：根据非线性模型BM_trd和偏移数据结构建立在线决策优化方法，寻找最优的决策变化量组合，使得下一时刻的热效率得到优化。该方法在工业锅炉运行参数种类较少的情况下，实现工业锅炉在线燃烧优化，将优化决策结果直接或间接用于锅炉运行调整，使锅炉运行更加清洁、高效。

本发明授权一种基于深度循环神经网络和进化计算的工业锅炉燃烧优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度循环神经网络和进化计算的工业锅炉燃烧优化方法，其特征在于，所述方法包括： 1锅炉燃烧非线性离线建模：采用循环神经网络结构搭建锅炉燃烧非线性模型BM，训练参数采用偏移数据结构对BM进行训练，得到训练完成后的非线性模型BM_trd； 所述偏移数据结构为： Y＝Targett+1； 所述偏移数据结构，具有三类参数分别为：1待优化决策参数Control：Controlt‑n+1、Controlt和Controlt+1；2锅炉运行状态参数Status：Statust‑n、Statust‑1和Statust；3优化目标参数Target：Targett‑n、Targett‑1和Targett； 在时间维度上，输入X中的Control参数需比Status参数和Target参数多前进一个时刻，即所谓的“偏移”为Control参数在时间维度上的前向偏移，即，向未来方向偏移；输出Y为将来时刻的Target参数，与Control参数所处时刻一致；X的时间序列长度定义为无偏移参数的时间间隔t‑t‑n+1＝n+1； 2锅炉燃烧决策在线优化：根据非线性模型BM_trd和偏移数据结构建立在线决策优化方法，寻找最优的决策变化量组合，使得下一时刻的热效率得到优化。

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