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龙图腾网获悉浙江大学;杭州优稳自动化系统有限公司申请的专利基于Modelica的省煤器参数辨识混合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：CN120180962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510083390.1，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权基于Modelica的省煤器参数辨识混合建模方法是由王文海;曹天宇;徐斌;王秋婷;李昕怡设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Modelica的省煤器参数辨识混合建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Modelica的省煤器参数辨识混合建模方法，通过Modelica语言对省煤器的进行主要机理建模，针对省煤器机理预测中难以预测的水的压降问题，使用DNN神经网络模型对给水流动阻力系数进行参数辨识数据驱动建模，导出DNN网络参数，将DNN神经网络模型集成到省煤器的机理模型中。借助Modelica对省煤器进行可解释的通用机理模型，同时借助数据驱动模型提高机理模型的预测精度，最终将数据驱动模型参数导出写入机理模型中，实现工程化的高效应用。

本发明授权基于Modelica的省煤器参数辨识混合建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Modelica的省煤器参数辨识混合建模方法，其特征在于，包括： 使用Modelica对省煤器的烟气与水的传热过程、两种流股的能量动量平衡进行建模，得到机理模型； 使用第一现场数据计算理想给水流动阻力系数，所述第一现场数据包括省煤器的出入口烟气压降、给水流量、给水温度、出口水温、省煤器出入口高度差； 将第二现场数据进行标准化处理，再使用PCC和MI两种方法加权计算DNN模型输入特征；所述第二现场数据包括炉膛煤量，给水流量、温度、压强，入口烟气温度、压强、流量；所述PCC为皮尔逊相关系数的计算，MI是计算xy联合分布于与边缘分布的相对熵；加权计算公式如下：，表示第n个输入特征的评估得分，表示第n个输入特征在控制其他所有输入特征之后与输出之间的偏相关系数，最后一项表示输入特征与Y的互信息与Y本身熵的比值； 利用所述DNN模型输入特征以及所述理想给水流动阻力系数作为输出特征训练DNN模型，使用贝叶斯优化进行DNN模型结构以及超参数的调优； 导出调优后的DNN模型各层神经元的权重和偏置以及激活函数； 将所述权重、偏置和激活函数写入所述机理模型中，在所述机理模型中新建一个函数，设置多个parameter存储权重与偏置矩阵、6维输入特征的均值和方差； 在新建的函数中使用Modelica语言重建DNN模型各层神经元之间的映射关系； 通过所述机理模型调用该新建的函数，实现在机理模型中使用DNN模型进行给水流动阻力系数的参数辨识； 其中，重建的映射关系如下： ； ； ； 表示模型输入经过标准化后的结果，表示第n层神经元映射结果，表示第n层神经元的权重矩阵；为第n层神经元的偏置矩阵，表示最终映射结果即所需要的给水流动阻力系数预测结果，其中表示将矩阵A中的每一个元素与0对比取较大的值，即ReLU的计算方法，最后一层输出层没有ReLU所以只存在线性映射，ReLU为激活函数。

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