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龙图腾网获悉华能兰州西固热电有限公司申请的专利一种火电站风机智能调速方法和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：CN120990917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511518045.2，技术领域涉及：F04D27/00；该发明授权一种火电站风机智能调速方法和系统是由张鹏博;魏来;赵国安;牛犇;魏辅弢;许建贤设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种火电站风机智能调速方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种火电站风机智能调速方法和系统，方法包括：基于多模态数据提取时频特征，基于锅炉工况参数提取动态工况特征，融合二者获联合状态向量；基于联合状态向量生成风机连续动作指令；用非支配排序遗传算法基于锅炉工况参数优化连续动作指令，生成优化控制解集并执行调速。本发明通过多模态数据融合与动态工况适配优化机制，先提取特征融合生成联合状态向量，实现运行状态实时感知；再结合在线更新气动知识库提供模型支撑；最终通过工况适配性优化算法，动态调整风能效率与机械载荷权重系数，对推力系数约束施加指数型惩罚，生成匹配锅炉负荷需求、煤质特性且满足安全边界的优化控制解集，解决传统方法控制失配问题。

本发明授权一种火电站风机智能调速方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种火电站风机智能调速方法，其特征在于，所述方法包括： S1、采集风机运行多模态数据及锅炉工况参数，所述多模态数据包括风速数据、振动数据、转速数据、负荷数据和煤质的时序数据； S2、基于所述风机运行多模态数据提取多模态时频特征，基于所述锅炉工况参数提取动态工况特征，将所述动态工况特征与多模态时频特征进行特征融合，获得联合状态向量； S3、建立风机气动特性先验知识库和转速与桨距角动态控制策略，并基于所述联合状态向量生成风机的连续动作指令； 在步骤S3中建立风机气动特性先验知识库包括： S301、基于风机几何参数与工况范围构建风机的混合气动模型，利用所述混合气动模型进行融合仿真，获得融合仿真数据； S302、基于所述混合气动模型设计风洞实验，采集不同工况下的气动参数，通过静态与动态标定获取实验数据集； S303、基于所述融合仿真数据和实验数据集，生成覆盖全工况的气动参数表与控制规则集，并结合经验规则定义桨距角调整范围与推力系数安全边界； S304、基于所述气动参数表和控制规则集进行所述混合气动模型精度验证，通过仿真与现场测试对比预测值与实测值，采用在线学习机制动态更新混合气动模型； S305、基于所述混合气动模型输出更新后的风机气动特性先验知识库，包含验证通过的气动参数表、控制规则集及异常诊断库，并生成知识库版本日志记录更新信息； 在步骤S3中建立转速与桨距角动态控制策略包括： S306、基于联合状态向量与风机气动特性先验知识库定义控制目标，所述控制目标包括最大化风能捕获效率、最小化机械载荷波动及满足推力系数安全边界； S307、基于所述联合状态向量构建策略网络，利用所述策略网络获得满足动作空间约束的连续转速与桨距角调整指令； S308、结合先验知识库中的气动参数表与控制规则集，并基于所述控制目标对策略网络输出的原始连续转速与桨距角调整指令进行动态修正，所述修正包括环量衰减补偿与湍流强度调整； S309、基于修正后的连续转速与桨距角调整指令生成风机控制器可执行的连续动作指令，所述连续动作指令包含转速调整量与桨距角调整量的时间序列； S4、基于所述锅炉工况参数并采用非支配排序遗传算法对所述连续动作指令进行优化，生成优化后的控制解集； S5、将所述优化后的控制解集下发至风机控制器，利用风机控制器执行优化后的控制解集对风机进行调速； S6、建立反馈优化闭环，将执行后的风量、能耗及振动数据输入至贝叶斯优化框架，结合历史数据与实时数据，动态调整风机控制策略参数；所述贝叶斯优化框架利用高斯过程模型作为先验分布，通过采集函数选择下一个评估点，迭代更新模型参数，直至达到收敛条件或预设的迭代次数。

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