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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利过热蒸汽系统能量溢出信号计算下的机组协调优化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：CN116520706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310662791.3，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权过热蒸汽系统能量溢出信号计算下的机组协调优化方法是由万杰;石家魁;程江南;鄂鹏设计研发完成，并于2023-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本过热蒸汽系统能量溢出信号计算下的机组协调优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种过热蒸汽系统能量溢出信号计算下的机组协调优化方法，所述方法将主蒸汽温度控制系统与机组协调系统统一进行研究，通过分阶段分析过热蒸汽的传热过程，以减温水的投入量以及主蒸汽温度的偏差量，拟合出每一阶段传热过程的过热蒸汽系统能量溢出值，并计算出等价燃料量，最后作为前馈信号施加到燃料给定，进而完成负荷、压力、温度的精准调控。此方法的实施，不仅满足了主汽压、主汽温以及负荷的稳定控制，而且以过热蒸汽能量溢出信号作为优化目标同步提升了机组的机组AGC调节性能。

本发明授权过热蒸汽系统能量溢出信号计算下的机组协调优化方法在权利要求书中公布了：1.一种过热蒸汽系统能量溢出信号计算下的机组协调优化方法，其特征在于所述方法包括如下步骤： 步骤一：以过热蒸汽系统为研究对象，根据现场锅炉设计结构，将整个过热蒸汽系统的传热过程分为：分段低温过热器、分段II屏式过热器以及分段高温过热器； 步骤二：采集火电机组在稳定工况N下的数据，此数据包括描述机组此刻的燃烧系统、风烟系统以及汽水系统的相关数据，所述相关数据包括负荷、烟气量、烟温、燃烧强度、总风量、一级减温水量、二级减温水量以及主蒸汽温度；构建模糊神经网络模型，使得每一个负荷均在此模糊神经网络的映射下得出一组有关烟气量、烟温、燃烧强度、总风量、一级减温水量、二级减温水量以及主蒸汽温度的参数；通过大量历史数据筛选采集火电机组在每一个稳定工况N下的所述相关数据，得到数据集合Ui，同时采集负荷偏差ΔN下的上述参数变化集合ΔUi，i为采样次数，构建扩展数据集N,Ui,ΔN1，ΔUi，采用模糊神经网络的方法进行学习获得全域模糊参数，学习过程分成两步：第一次获得N,U1，N为输入，Ui为输出，第二次获得U1,ΔN1,ΔU1，U1、ΔN1为输入，ΔU1为输出，这组参数得到后，再次进行模糊神经网络建模，以ΔU1为输入，ΔU1包括烟气量、烟温、燃烧强度和总风量的各自变化量，以减温水量和主汽温变化为输出建模，这样传递的神经网络模型就包含形成了以负荷N、ΔN1为原始输入，以减温水流量、主汽温变化量为输出的数据模型，在此基础上得到任意负荷点下叠加负荷偏差ΔN后的所述数据模型输出数据，将所述输出数据与工况N对应的采集数据做差，得到一组工况N调整至N+ΔN后参数偏差量； 步骤三：采用神经网络建模方法，构建出步骤一中所提到的三个过热分段的能量溢出模型，完成全工况模型构建后，将获得每一个负荷调整动作执行之前，均有一个综合能量溢出信号给出，综合能量溢出信号为分段低温过热段溢出能量、分段II屏式过热段溢出能量以及分段高温过热段溢出能量之和，所述分段高温过热段溢出能量为两点间过热蒸汽瞬时储能量变化，由机组负荷从Ni变化至Ns时其主蒸汽流量qi变化为qs的变化量Δq计算得到，Ni指的是机组调整开始的某一指定负荷点，Ns是本次调整动作下的目标负荷； 步骤四：在上述综合能量溢出信号的基础上以能量守恒的计算原则，得到等价的燃料量； 步骤五：将上述燃料量作为前馈引入协调系统，进而超前完成在负荷偏差ΔN下的，燃料精准给定。

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