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龙图腾网获悉北京新叶科技有限公司申请的专利一种基于时序大模型的NOx预测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：CN121393633B 。

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：202511947475.6，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种基于时序大模型的NOx预测系统是由西孟颖;丁艳军;杜艳君;钱能;田伟;高星;夏仁杰;滕军华设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序大模型的NOx预测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及火电厂污染物预测技术领域，具体涉及一种基于时序大模型的NOx预测系统，包括：数据预处理与特征映射模块用于采集预定第一时间周期内的历史参数和预定第二时间周期内的计划参数，获得时序融合数据；特征提取模块用于提取时序融合数据的时域特征和频率特征，并基于时域特征和频率特征生成联合特征；深度预测模块用于基于预设的LoRA‑大语言模型对联合特征进行深度语义理解并输出预定第二时间周期内的NOx浓度预测序列。本发明通过时域与频域特征提取、及LoRA‑大语言模型深度语义理解，实现了在燃料特性变化和负荷波动下对火电机组NOx排放的高精度预测，解决了传统模型难以同时处理锅炉工况瞬时波动与长程耦合效应的难题。

本发明授权一种基于时序大模型的NOx预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时序大模型的NOx预测系统，其特征在于，包括： 数据预处理与特征映射模块、特征提取模块和深度预测模块； 所述数据预处理与特征映射模块用于采集预定第一时间周期内的历史参数和预定第二时间周期内的计划参数，将所述历史参数和计划参数映射至时间特征空间，获得时序融合数据； 所述特征提取模块用于提取所述时序融合数据的时域特征和频率特征，并基于所述时域特征和频率特征生成联合特征； 所述深度预测模块用于基于预设的LoRA-大语言模型对所述联合特征进行深度语义理解并输出预定第二时间周期内的NOx浓度预测序列； 所述特征提取模块包括时域提取单元；所述时域提取单元包括第一LSTM层和第一Transformer编码器层； 所述时域提取单元用于对所述时序融合数据进行时域特征提取，包括： 利用第一LSTM层提取所述时序融合数据的短期时间依赖关系，生成时域初级特征，所述时域初级特征的维度为第三维度； 利用基于自注意力机制的第一Transformer编码器层提取所述时域初级特征的全局关联关系，生成时域增强特征，所述时域增强特征的维度为第四维度； 所述特征提取模块包括频域提取单元，所述频域提取单元包括傅里叶变换层、第二LSTM层和第二Transformer编码器层； 所述频域提取单元用于对所述时序融合数据进行频域特征提取，包括： 利用所述傅里叶变换层将所述时序融合数据转换至频域数据，所述频域数据的维度为第五维度； 利用所述第二LSTM层提取所述频域数据的短期时间依赖关系，生成频域初级特征，所述频域初级特征的维度为第六维度； 利用所述第二Transformer编码器层提取所述频域初级特征的全局关联关系，生成频域增强特征，所述频域增强特征的维度为第七维度； 所述特征提取模块还包括非线性特征融合单元； 所述非线性特征融合单元将所述时域增强特征和频域增强特征进行交互和信息加权，获得联合特征，所述联合特征的维度为第七维度。

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