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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于锅炉数字孪生模型的状态监控与健康评估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：CN114662770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202210326022.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于锅炉数字孪生模型的状态监控与健康评估方法及系统是由蔡远利;赵彦博;姜浩楠;胡怀中设计研发完成，并于2022-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于锅炉数字孪生模型的状态监控与健康评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于锅炉数字孪生模型的状态监控与健康评估方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取待状态监控与健康评估的火电机组锅炉设备的量测数据；其中，量测数据包括汽包水位、汽包出口蒸汽流量和汽包压力；采用预获取的火电机组锅炉设备的锅炉数字孪生模型产生预测数据；其中，预测数据包括液相区工质质量、蒸汽密度、汽包水焓值、上升管质量含汽率和汽包压力；基于量测数据和预测数据，利用容积卡尔曼滤波进行数据同化，获得估计结果；基于估计结果，实现火电机组锅炉设备的状态监控与健康评估。本发明提供的方法可实现锅炉结渣特性的在线预测。

本发明授权基于锅炉数字孪生模型的状态监控与健康评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于锅炉数字孪生模型的状态监控与健康评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待状态监控与健康评估的火电机组锅炉设备的量测数据；其中，所述量测数据包括汽包水位、汽包出口蒸汽流量和汽包压力； 采用预获取的所述火电机组锅炉设备的锅炉数字孪生模型产生预测数据；其中，所述预测数据包括液相区工质质量、蒸汽密度、汽包水焓值、上升管质量含汽率和汽包压力； 基于所述量测数据和所述预测数据，利用容积卡尔曼滤波进行数据同化，获得估计结果； 基于所述估计结果，实现火电机组锅炉设备的状态监控与健康评估； 其中， 所述火电机组锅炉设备的锅炉数字孪生模型表示为： 式中，xk、tk、uk和zk+1分别为系统状态向量、参数向量、输入向量和量测向量；A、B和C均为系数矩阵；ωk和ξk均为过程噪声，vk+1为k+1时刻的量测噪声，ωk～N0,Qk，ξk～N0,Gk，vk～N0,Rk+1；Qk和Gk均为过程噪声协方差矩阵、Rk+1为量测噪声协方差矩阵； xk、tk、uk和zk+1分别表达为： xk＝[MdlρvhwqvPdr]T tk＝[Ksl] uk＝[WeTbPs]T zk+1＝[LWvPdr]T 系数矩阵A、B和C分别表示为： 式中， a11＝1， Mdl为液相区工质质量，ρv为饱和蒸汽密度，hw为汽包水焓值，qv为汽水混合物质量含汽率，Pdr为汽包压力；Ksl水冷壁的传热系数，We为给水流量，Tb为炉膛平均温度，Ps为过热器压力，L为汽包水位，Wv为汽包出口蒸汽流量，Ts为采样时间；Wro为上升管出口汽水混合物流量，Wec为液相区动态蒸发量，Vv为汽相区体积，VL为液相区体积，ρw为汽包内水密度，he为给水焓值，hwv为上升管出口饱和水焓值，hv为饱和蒸汽焓值，Kec为经验系数，Tw为汽包水温度，Tv为饱和蒸汽温度，Vr为上升管容积，Tr为上升管平均温度，Wro为上升管出口流量，ρr为汽水混合物密度，Rf为管道流通阻力，Qsl为上升管总吸热量；AL、BL、CL、DL、Adr、Bdr、Cdr、Ddr、Ave、Bve、Cve、Dve、Avt、Bvt、Cvt、Dvt、Evt、Awv、Bwv、Cwv、Dwv、Ewv、Awt、Bwt、Cwt、Dwt、Awd、Bwd、Cwd和Dwd均为拟合系数； 所述基于所述量测数据和所述预测数据，利用容积卡尔曼滤波进行数据同化，获得估计结果的步骤包括： 首先，初始化滤波算法，对状态量、参数值、噪声协方差矩阵以及模型系数矩阵x0、t0、u0、P0、Qk、Gk、Rk+1、A、B和C进行初始值的设定； 其次，时间更新过程计算步骤为： 计算方差平方根Sk和容积点[Xj,kTj,k]T，表达式分别为： Sk＝chol{Pk} 式中，chol为矩阵的Cholesky分解，n为状态量维数，Pk为滤波协方差，和分别为k时刻状态与参数滤波值，ξj为基本容积点，表达式为： 式中，[I]代表对单位向量进行全排列和改变元素符号产生的点集，为完整全对称点集；[I]代表点集中的第j个点； 计算通过非线性状态空间模型传播的容积点表达式为： 式中，f·为非线性状态空间模型； 根据传播容积点计算状态与参数一步预测值及一步预测协方差Pk+1|k，表达式为： 式中，ω为容积点对应的权值，表达式为： 最后，量测更新过程计算步骤为： 根据一步预测值及一步预测协方差计算预测方差平方根Sk+1|k与预测值容积点[Xj,k+j,k+1]，表达式为： k+1|k＝chol{Pk+1|k 计算通过非线性量测方程模型传播的容积点Zj,k+1，表达式为： 计算量测预测值量测误差协方差Pzz,k+1与互协方差Pxz,k+1，表达式为： 计算卡尔曼增益Kk+1、状态与参数估计值及协方差Pk+1，表达式为： 式中，和分别为状态与参数的估计结果，用于锅炉系统的状态监控与健康评估； 所述基于所述估计结果，实现火电机组锅炉设备的状态监控与健康评估的步骤具体包括： 将水冷壁传热系数退化程度ζsl表示为： 式中，代表炉内未结渣时，额定负荷下的水冷壁传热系数；Ksl为额定负荷下水冷壁的实际传热系数，表示评估结果； 根据运行情况，得到基于传热系数退化程度的炉内结渣特性评估标准，表示为： 式中，Sl和Sh为预先标定的阈值。

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