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龙图腾网获悉上海中远海运重工有限公司;中远海运重工有限公司申请的专利基于负荷预测与规则学习的FSRU再气化混合热源调度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：CN121684542B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610189029.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于负荷预测与规则学习的FSRU再气化混合热源调度方法是由陈国刚;王天义;夏冬莺;吴国顺;申波;周九胜;申亮;吴飞雄;庞傲;白春荣设计研发完成，并于2026-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于负荷预测与规则学习的FSRU再气化混合热源调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及FSRU热源智能调度技术领域，具体公开了一种基于负荷预测与规则学习的FSRU再气化混合热源调度方法，所述方法包括：采集FSRU的基础运行数据、海洋环境数据及耦合关联数据，并执行数据清洗与标准化预处理；将预处理后的数据输入三维耦合负荷预测模型，基于实时采集的海洋环境参数动态切换模型的网络结构复杂度，输出负荷预测值及偏差概率。本发明通过构建环境‑负荷‑设备三维耦合模型并引入动态切换机制，能够根据实时海况智能选择简化或复杂网络结构，在保障计算效率的同时显著提升了对非线性环境影响的预测精度。

本发明授权基于负荷预测与规则学习的FSRU再气化混合热源调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于负荷预测与规则学习的FSRU再气化混合热源调度方法，其特征在于，包括： 采集FSRU的基础运行数据、海洋环境数据及耦合关联数据，所述耦合关联数据包括风浪与管网压力的映射数据、盐雾与设备故障率的映射数据，并执行数据清洗与标准化预处理； 将预处理后的数据输入三维耦合负荷预测模型，基于实时采集的海洋环境参数动态切换模型的网络结构复杂度，输出负荷预测值及偏差概率； 将包含当前海洋环境参数及设备状态的环境状态向量输入适配海洋环境的深度Q网络，基于与负荷偏差率、能源成本、设备腐蚀加剧值及管网压力波动值呈负相关关系，与供应连续性系数呈正相关关系的奖励函数进行训练，生成热源调度规则，所述热源调度规则包括管网压力预调节、抗风浪热源组合切换、高腐蚀设备负荷限制及新能源与电网协同补能动作； 基于所述负荷预测值、偏差概率及热源调度规则，结合新能源剩余电量可信度，执行前置调度与实时调度决策； 其中，将新能源历史剩余电量数据及海洋环境参数输入门控循环单元模型，计算出处于0到1之间的概率值作为所述新能源剩余电量可信度； 所述前置调度为：获取未来预设时间段内的海洋气象预报数据，根据风浪等级与调度提前量的映射关系确定前置操作的执行时刻，并根据风浪等级与热源输出缓冲量的映射关系确定热源输出的缓冲余量，以提前执行系统预热并提升管网压力； 所述实时调度为：当所述新能源剩余电量可信度大于或等于置信阈值时，生成优先利用新能源驱动深层热源传输的调度指令；当所述可信度小于置信阈值时，生成启动电网补能备份的调度指令； 其中，所述三维耦合负荷预测模型的动态切换过程包括： 响应于实时采集的风浪等级数据和盐雾浓度数据，判断当前海洋环境类别；若风浪等级小于或等于第一强度阈值且盐雾浓度小于第一浓度阈值，则调用简化结构模型进行推理；若风浪等级大于第一强度阈值，或盐雾浓度大于或等于第一浓度阈值，或海洋温度变化率超过预设温变阈值，则调用复杂结构模型进行推理；所述复杂结构模型采用加权时间衰减的残差结构长短期记忆网络结合图注意力网络架构。

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