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龙图腾网获悉安徽华瑞电气有限公司申请的专利6kV大功率无级调功熔盐储能电加热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：CN121252269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511623211.5，技术领域涉及：F24H7/00；该发明授权6kV大功率无级调功熔盐储能电加热系统是由朱春雷;叶成志;任俊平;张家才;王小三;彭磊设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本6kV大功率无级调功熔盐储能电加热系统在说明书摘要公布了：本发明涉及熔盐储能加热技术领域，具体涉及6kV大功率无级调功熔盐储能电加热系统，包括以下步骤，针对不同层级的熔盐储能架构进行数据采集，分别利用时空特征提取函数提取熔盐储能架构数据的短时特征、长期趋势特征以及空间相关性特征，并根据不同层级的熔盐储能架构数据特征的分布差异，利用层级自适应聚类算法进行数据的自适应融合；基于自适应融合结果，利用分层网络结构进行熔盐储能架构分层分区的智能分析，包括，熔盐储能架构数据的层级判断以及分区判定，根据智能分析结果，通过构建状态转移矩阵识别熔盐储能架构潜在异常；根据不同层级的熔盐储能架构数据，分析各层级运行状态，并基于异常特征与全局影响进行智能优化决策与调控执行。

本发明授权6kV大功率无级调功熔盐储能电加热系统在权利要求书中公布了：1.6kV大功率无级调功熔盐储能电加热系统，其特征在于：包括， 加热单元；采用模块化高电压辐射型设计； 流道系统；熔盐经进液总管分流至蛇型排布的进液分管，通过换流室进入出液分管形成长路径对流，增强传热均匀性； 智能控制模块；集成PLC控制器、模糊PID算法与泄漏检测单元； 还包括实施以下步骤的存储介质， 熔盐储能架构分层分区数据融合与特征构建，具体为： 针对不同层级的熔盐储能架构进行数据采集，分别利用时空特征提取函数提取熔盐储能架构数据的短时特征、长期趋势特征以及空间相关性特征，并根据不同层级的熔盐储能架构数据特征的分布差异，利用层级自适应聚类算法进行数据的自适应融合； 熔盐储能架构分层分区智能分析与异常检测，具体为： 基于自适应融合结果，利用分层网络结构进行熔盐储能架构分层分区的智能分析，包括，熔盐储能架构数据的层级判断以及分区判定，根据智能分析结果，通过构建状态转移矩阵识别熔盐储能架构潜在异常，还包括， 通过对分区判定结果中异常区域的持续性监控，实现不同层级熔盐储能架构的特征均值以及标准偏差的动态调整，进而实现区间变异阈值的动态调整； 熔盐储能架构分层分区智能优化决策与调控执行，具体为： 根据不同层级的熔盐储能架构数据，分析各层级运行状态，并基于异常特征与全局影响进行智能优化决策与调控执行； 所述数据采集具体如下： 实时采集熔盐储能架构不同层级的运行参数，则有， ； 其中，表示熔盐储能架构层级，包括，表示超高热区，表示区域主热区以及表示配熔盐储能架构，表示第层级的采集数据，表示第层级中第个检测点数据向量，是多维数据向量，包括，电压数据、温度数据、频率数据以及功率数据，表示每层检测点的个数，每层检测点个数相同； 同时，基于历史数据库，提取与实时熔盐储能架构数据相同的历史数据集合； 所述利用层级自适应聚类算法进行数据的自适应融合具体如下： 针对不同层级的熔盐储能架构数据特征的分布差异，基于层级自适应聚类算法，实现不同层级数据的自适应融合，则有， 针对构建的熔盐储能架构数据特征矩阵，计算超高热区、区域主热区、配熔盐储能架构的特征均值和标准偏差，根据计算的标准偏差，确定每个层级的数据聚类半径，从而生成初始聚类中心集合； 针对生成的初始聚类中心集合，计算每个聚类中心所覆盖的数据点集合，并对聚类中心进行更新，从而生成新的聚类中心集合； 针对生成的二代聚类中心集合，对二代聚类中心集合中的所有聚类中心进行自适应调整，具体为： 选择二代聚类中心集合中的所有聚类中心，计算其密度自适应调整因子，并基于调整因子更新聚类中心的位置，从而生成新的聚类中心集合； 根据选择的初始聚类中心集合，二代聚类中心集合以及三代聚类中心集合的迭代，实现层级自适应聚类，则有， 对于二代聚类中心的迭代为： 针对初始聚类中心集合，通过计算数据点分布密度调整聚类中心位置，要求调整后的聚类中心集合中的所有聚类中心能覆盖比初始聚类中心更合理的数据分布； 对于三代聚类中心的迭代为： 针对所有二代聚类中心集合中的聚类中心，调整聚类中心的位置，并确保三代聚类中心集合中的至少一个聚类中心能够提高聚类一致性评分； 根据二代聚类中心以及三代聚类中心的迭代，直到所有二代聚类中心均能找到聚类一致性评分更高的三代聚类中心为止，此时所有的三代聚类中心构成的集合即为最终的层级自适应聚类结果； 所述状态转移矩阵具体构建如下： 统计一个时间窗口内，熔盐储能架构运行状态为的持续时间，以及熔盐储能架构运行状态为的持续时间，进而构建状态转移矩阵，则有， ； 其中，表示熔盐储能架构运行状态为的持续时间，表示熔盐储能架构运行状态为的持续时间，表示熔盐储能架构运行状态从转移到运行状态的概率，、表示熔盐储能架构运行状态类别，包括，稳定状态、动态调整状态以及异常状态，分别对应数据判定的区域，在构建状态转移矩阵的过程中，对于、的取值需满足公式； 根据计算的状态转移概率，熔盐储能架构状态转移矩阵，则有， 状态转移概率，其中，熔盐储能架构运行状态类别、取值，各自有三种运行状态，通过、取值不同，基于状态转移概率，构建一个维度为的状态转移矩阵； 所述通过构建状态转移矩阵识别熔盐储能架构潜在异常具体如下： 设定状态转移概率阈值，且，根据设定的转移概率阈值进行熔盐储能架构潜在异常识别，则有， 对于状态转移矩阵中的任意转移概率，若满足公式，表示熔盐储能架构的转移超出阈值上限，立即触发预警功能，同时，增加当前区域的数据采集频率，并利用时序预测模型进行异常的二次识别，若二次识别结果，仍然为状态转移异常，则表示当前熔盐储能架构状态异常，通知相关人员进行维护。

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