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龙图腾网获悉湖北能源集团鄂州发电有限公司申请的专利基于环境温度波动的发电厂伴热系统智能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：CN120145849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510236204.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于环境温度波动的发电厂伴热系统智能优化方法是由许苏;柳长胜;任亚;蔡名扬;陈文卫;廖明洁设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于环境温度波动的发电厂伴热系统智能优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于环境温度波动的发电厂伴热系统智能优化方法，涉及发电厂伴热系统的温度控制技术领域，包括以下步骤：S1、数据采集与预处理：部署传感器阵列并采集发电厂伴热管道的运行数据信号，对运行数据信号进行预处理，输出标准化特征向量；S2、模型建立与参数优化：构建物理‑数据双驱动热传递模型，输入标准化特征向量优化初始参数。与现有技术相比，具有以下有益效果：一是，本发明能够根据热负荷变化、外界环境温度波动和设备老化等因素自动调整控制参数；二是，本发明能够通过构建热传递动态模型预测未来短时间内温度走势，提前调整控制策略，避免温度失控，能够提前加大散热或调整热源输入，有效保障系统安全高效运行。

本发明授权基于环境温度波动的发电厂伴热系统智能优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于环境温度波动的发电厂伴热系统智能优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据采集与预处理：部署传感器阵列并采集发电厂伴热管道的运行数据信号，对运行数据信号进行预处理，输出标准化特征向量； S2、模型建立与参数优化：构建物理-数据双驱动热传递模型，输入标准化特征向量优化初始参数； S3、季节智能控制：根据季节特征构建差异化参数库，根据优化后的热传递模型执行过度季节的智能切换； 在步骤S3中具体步骤如下： S31、季节特征参数库构建：收集历史环境温度数据，根据历史环境温度数据的均值和标准差，定义参考温度，通过公式量化季节特性指数，根据量化结果建立不同季节对应的控制参数库； S32、过渡季节智能切换：利用训练好的LSTM模型输入当前及近期环境温度数据，预测未来72个时间步的温度序列，计算时间序列和预测温度序列的均值，通过特定公式计算温度趋势斜率，设定阈值，当连续72个时间步满足特定条件，根据温度趋势斜率正负触发季节模式切换； S33、动态权重分配：根据季节特征指数和实时温度偏差动态分配冬季权重和夏季权重，融合冬季和夏季控制参数，得到最终调整步长与响应时间； S34、预测反应式控制：输入变量定义实时温度偏差和温度变化率，分别采用高斯型和三角型隶属函数进行模糊化处理，根据模糊化后的输入变量映射为相应的占空比调整量，通过重心法去模糊化输出得到占空比调整量，结合季节敏感系数、老化因子和时间因素，建立热平衡方程动态调整伴热带功率，根据模糊输出的占空比调整量、季节权重和响应时间动态优化PWM占空比； 将老化因子与季节参数耦合计算动态衰减因子，综合热平衡功率、动态衰减因子和实时温度偏差对功率进行最终修正； S4、故障自愈与模型更新：建立故障分级响应机制，并构建热传递模型在线进化框架。

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