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龙图腾网获悉国家能源费县发电有限公司申请的专利基于变分模态分解算法的锅炉燃烧系统增量式建模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：CN115495975B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202210990704.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于变分模态分解算法的锅炉燃烧系统增量式建模方法是由张效源;孙凯;张勇;魏玉华;王涛;李振;张凤;李鹏宵设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于变分模态分解算法的锅炉燃烧系统增量式建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于变分模态分解算法的锅炉燃烧系统增量式建模方法，包括如下步骤：选取模型的输入特征和输出特征，并通过数据预处理方法筛选数据；根据输入特征与输出特征之间的对应关系确定滞后时间；针对输出特征进行变分模态分解处理；构造得到新的组合核函数；选定最优核参数及核函数权重系数；计算当前时刻的各模态信号模型预测值并重构得到输出特征预测值。本发明能够使得锅炉燃烧系统的数据驱动模型具有较好的泛化能力及自适应能力，在单步预测仿真和多步预测仿真中均具有良好的预测精度，能够准确预测未来一段时间内锅炉燃烧系统中锅炉效率、NOx排放量及再热汽温的变化趋势。

本发明授权基于变分模态分解算法的锅炉燃烧系统增量式建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于变分模态分解算法的锅炉燃烧系统增量式建模方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：选取各层给煤机给煤量、各层二次风门开度、燃烬风门开度、省煤器后氧量、负荷和总燃料量作为预测模型的输入变量，选取锅炉效率、NOx排放量以及再热汽温作为模型的输出变量； S2：根据输入变量和输出变量之间的对应关系，采用控制变量法和交叉验证法确定输入变量与输出变量之间的滞后时间，并根据滞后时间组织训练样本； S3：设ft代表某个模型输出信号，即锅炉效率、NOx排放量或再热汽温信号，设置ft目标分解数量为K，并根据分解数量K得到本征模态函数集合和对应的中心频率集合以及拉格朗日乘子{λ1t}；使用傅里叶变换将转化到频域ω代表信号频率； S4：对进行二次优化求解，得到新的模态函数和对应的瞬时频率n为迭代次数； S5：对所有模态函数重复步骤S4更新； S6：更新拉格朗日乘子； S7：每次优化后，对分解精度进行判断，若则终止迭代，否则返回至步骤S4重复迭代直至精度符合要求，e为分解精度阈值； S8：针对分解得到的模态信号，基于多核学习的核函数加权线性组合方法，由高斯核函数和多项式核函数构造得到新的组合核函数： Kxi,xj＝aKRBFxi,xj+1-aKPOLYxi,xj1 其中，KRBFxi,xj＝exp-||xi-xj||22σ2表示高斯核函数，xi和xj分别为第i组和第j组样本，σ为核参数，KPOLYxi,xj＝xixj+1d表示多项式核函数，d为多项式核函数的阶次，a为核函数权重系数，取值范围为[0,1]； S9：采用自适应惯性权重的粒子群优化算法，计算得到各模型的最优核参数及核函数权重系数； S10：基于多核最小二乘支持向量机算法，建立如式2所示的动态模型，并计算下一时刻各模态信号模型的预测值yk： 其中，αi表示样本点对应的拉格朗日算子，Kx,xi为多核函数，b是偏差，N是支持向量的个数，x为输入样本，xi为第i个支持向量； S11：根据同时刻的各模态信号预测值，重构得到该时刻下的输出特征预测值： S12：计算步骤S7获得的当前时刻的模型预测值与实测值之间的偏差，当偏差超过阈值时，在线更新模型参数，最终实现对未来时刻各输出特征的准确预测。

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