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龙图腾网获悉内蒙古电力(集团)有限责任公司电力调度控制分公司;华北电力大学;江苏慧嘉节能技术有限公司申请的专利一种基于深度学习的火电机组再热汽温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：CN119126879B 。

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：202411269378.1，技术领域涉及：G05D23/20；该发明授权一种基于深度学习的火电机组再热汽温控制方法是由景志滨;王新建;孟凡成;李强;石建国;张敏昊;张一帆;杜鸣;王庆华;秦天牧;朱彦恺;张效宁;谌际宇设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的火电机组再热汽温控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的火电机组再热汽温控制方法，包括步骤：S1、采集机组宽负荷下的历史运行数据，并选取机组宽负荷下的历史运行数据中的稳态工况数据；S2、将机组稳态工况数据输入LSTM神经网络中，离线训练得到神经网络模型1；S3、采集机组宽负荷运行下的动态历史数据，输入LSTM神经网络中，离线训练得到神经网络模型2；S4、根据神经网络模型1和神经网络模型2输出数据结合机组实时运行数据构建机组宽负荷下再热汽温控制系统。本发明解决了现有再热汽温控制方法火电机组均要求具备宽负荷运行能力，控制策略难以兼顾高低负荷运行特性的问题。

本发明授权一种基于深度学习的火电机组再热汽温控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的火电机组再热汽温控制方法，其特征在于，包括步骤： S1、采集机组宽负荷下的历史运行数据，并选取机组宽负荷下的历史运行数据中的稳态工况数据； S2、将机组稳态工况数据输入LSTM神经网络中，离线训练得到神经网络模型1； S3、采集机组宽负荷运行下的动态历史数据，输入LSTM神经网络中，离线训练得到神经网络模型2； S4、根据神经网络模型1和神经网络模型2输出数据结合机组实时运行数据构建机组宽负荷下再热汽温控制系统； 选取机组宽负荷下的历史运行数据中的稳态工况数据中稳态工况数据的判断标准为： ， 其中为这一段机组负荷的平均值，Xi表示历史运行数据中的某一时刻的机组负荷，σ表示偏差阈值，数据段的长度设定为30分钟； 机组宽负荷下再热汽温控制系统包括反馈回路模块、控制器输入模块、控制器模块以及前馈信号模块； 反馈回路模块包括反馈回路模块1和反馈回路模块2； 反馈回路模块1采用公式：令z2=K*u，其中K为定常数，u为烟气挡板开度控制指令； 反馈回路模块2采用公式：令z1=y1-y2，其中y2为神经网络模型2的输出，y1为再热器出口蒸汽温度的实时测量数值； 控制器输入模块采用公式：r2=r-z1-z2，其中r为再热器出口蒸汽温度的设定值； 前馈信号模块采用的前馈控制信号公式：u=v1+v2，其中v1为神经网络模型1的输出，v2为控制器输出； 机组宽负荷下的历史运行数据包括机组负荷、再热器入口烟气温度、再热器入口蒸汽温度、给煤量、煤量低位热值、磨煤机运行台数和挡板开度数据值； 机组负荷、再热器入口烟气温度、再热器入口蒸汽温度、给煤量、煤量低位热值和磨煤机运行台数作为神经网络模型1的输入，挡板开度数据值作为神经网络模型1的输出； 机组宽负荷运行下的动态历史数据包括烟气挡板开度、再热器入口烟气温度、再热器入口蒸汽温度、机组变负荷速率、机组负荷、磨煤机运行台数和再热器出口蒸汽温度； 烟气挡板开度、再热器入口烟气温度、再热器入口蒸汽温度、机组变负荷速率、机组负荷和磨煤机运行台数为神经网络模型2的输入，再热器出口蒸汽温度作为神经网络模型2的输出。

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内蒙古电力(集团)有限责任公司电力调度控制分公司;华北电力大学;江苏慧嘉节能技术有限公司，其通讯地址为：010091 内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区前达门街内蒙古电力生产调度指挥中心9号B区5-6层；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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