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龙图腾网获悉中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华东电力试验研究院;大唐锅炉压力容器检验中心有限公司;大唐三亚未来能源研究所有限公司申请的专利一种火电厂的燃煤机组燃烧优化控制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：CN119245008B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202411416710.2，技术领域涉及：F22B35/00；该发明授权一种火电厂的燃煤机组燃烧优化控制方法是由潘存华;韩磊;周福;张科;程时鹤设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种火电厂的燃煤机组燃烧优化控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种火电厂的燃煤机组燃烧优化控制方法，包括获取包括磨煤机上的历史数据集；根据磨煤机热平衡原理结合历史数据集，获取煤质实时水分；基于BP神经网络，使用历史数据集建立煤质发热量回归模型和煤质挥发分回归模型；将煤质发热量回归模型的输出与水分计算结果计算煤质灰分；煤质挥发分回归模型获取煤质挥发分；获取对燃煤机组历史数据集进行稳态处理并结合煤质实时水分、煤质发热量、煤质灰分以及煤质挥发分作为入炉煤质信息；建立煤质预测模型，预测燃煤机组的各参数，以各参数预测结果计算评价函数，以当前工况历史最优值作为初始种群，进行遗传算法优化获取最优评价函数结果最优工况，输出进行实时控制。本发明能够提高控制精度。

本发明授权一种火电厂的燃煤机组燃烧优化控制方法在权利要求书中公布了：1.一种火电厂的燃煤机组燃烧优化控制方法，其特征在于，包括： S10，获取包括磨煤机上的煤记录及对应的煤质信息以及磨煤机的历史运行数据的历史数据集； S20，根据磨煤机热平衡原理，结合历史数据集，获取煤质实时水分； S30，基于多层前馈神经网络，使用历史数据集，建立煤质发热量回归模型，获取煤质发热量；其中，煤质发热量回归模型的搭建方法，包括以下步骤： S31，建立输入矩阵，其中表示历史数据集个数，M表示输入变量个数； S32，随机初始化：权重矩阵=[M]，误差=[1]，其中q为第一隐含层节点数量；为第一层神经网络的计算结果矩阵； S33，获取第一隐含层的输出 S34，将第一隐含层的输出作为第二隐含层输入参数，以此类推，获取第f隐含层的输出，输出变量为1，以第f隐含层的输出作为输入变量，重复S33计算输出层输出目标变量的预测值，使用L2范数损失函数计算预测值与目标变量实际值y的损失； S35，根据L2范数损失函数S更新各隐含层、； S36，完成更新后，重复S33至S35，迭代ｎ次，计算预测值与目标变量实际值y的均方根误差MSE； S40，根据煤质发热量和煤质实时水分，获取煤质灰分； S50，基于多层前馈神经网络，使用历史数据集，建立煤质挥发分回归模型，获取煤质挥发分； S60，获取对燃煤机组历史数据集进行稳态处理，将稳态处理后的数据，结合煤质实时水分、煤质发热量、煤质灰分以及煤质挥发分作为入炉煤质信息； S70，使用入炉煤质信息，基于多层前馈神经网络，建立预测SCR入口NOx浓度、再热器A、B侧减温水、空预器入口排烟温度、水冷壁、末级过热器、末级再热器最高壁温、再热器出口蒸汽温度的煤质预测模型； S80，以煤质预测模型输出的SCR入口NOx浓度、再热器A、B侧减温水、空预器入口排烟温度、水冷壁、末级过热器、末级再热器最高壁温、再热器出口蒸汽温度为评价函数，设置各参数权重； S90，对比各参数的预测数据与各参数的历史最优数据，确定各参数当前工况综合评价指标，使用遗传优化算法优化运行氧量、各二次风、燃尽风门开度大小，在遗传算法优化时，在各参数的历史数据中筛选当前负荷区间、上煤方式的历史最优工况作为遗传算法初始种群，进行优化运算，获取当前工况最优优化运行参数，输出进行控制； 以及，煤质挥发分回归模型、煤质预测模型的搭建方法与煤质发热量回归模型的搭建方法相同。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华东电力试验研究院;大唐锅炉压力容器检验中心有限公司;大唐三亚未来能源研究所有限公司，其通讯地址为：236000 安徽省合肥市高新区柏堰科技园明珠大道669号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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