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龍圖騰網恭喜北京大唐高鴻數據網絡技術有限公司申請的專利火電機組智能監盤方法、裝置、設備和存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119204466B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411730970.7，技術領域涉及：G06Q10/063；該發明授權火電機組智能監盤方法、裝置、設備和存儲介質是由羅云;付隴霞;張東東;李瑞陽;徐興爽設計研發完成，并于2024-11-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本火電機組智能監盤方法、裝置、設備和存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種火電機組智能監盤方法、裝置、設備和存儲介質，涉及火電設備故障技術領域，所述火電機組智能監盤方法，包括：根據第一火電設備的歷史工況數據，構建第一火電機組監盤模型；根據第一火電設備的運維信息，獲取第一火電機組監盤模型針對第一火電設備的參數進行預測得到的第一參數估計值；在第一參數估計值與第一火電設備的參數的第一參數實際值之間的相似度滿足預設相似度差異的情況下，根據第一參數估計值、第一參數實際值和參數矩陣值，對第一火電機組監盤模型進行優化，得到優化后的第一火電機組監盤模型。本發明在火電設備運維之后，針對第一火電機組監盤模型進行優化，能夠節約大量成本，提高監測效率與適應性。

本發明授權火電機組智能監盤方法、裝置、設備和存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種火電機組智能監盤方法，其特征在于，包括：根據第一火電設備的運行工況的歷史工況數據，構建第一火電機組監盤模型；根據所述第一火電設備的運維信息，在確定所述第一火電設備無設備故障的情況下，獲取第一火電機組監盤模型針對第一火電設備的參數的第一參數估計值；其中，所述第一火電設備的運維信息包括以下至少一項：第一火電設備的正常劣化信息、第一火電設備的日常維護信息、第一火電設備檢修信息；在所述第一參數估計值與所述第一火電設備的參數的第一參數實際值之間的相似度滿足預設相似度差異的情況下，根據所述第一參數估計值、所述第一參數實際值和參數矩陣值，對所述第一火電機組監盤模型進行優化，得到優化后的第一火電機組監盤模型；其中，所述第一火電機組監盤模型為多元狀態估計技術MSET模型；所述第一火電機組監盤模型中存儲有所述第一火電設備的參數和所述參數的參數矩陣值；獲取第二火電設備的參數的第二參數實際值，其中，所述第二火電設備與所述第一火電設備的類型相同；所述第一火電設備與所述第二火電設備為不同火電機組之間同類型的設備；將所述第二火電設備的參數輸入所述第一火電機組監盤模型，得到所述第一火電機組監盤模型輸出的所述第二火電設備的參數的第二參數估計值；將所述第二參數估計值作為預設的神經網絡模型的輸入，將所述第二參數實際值作為所述預設的神經網絡模型的輸出，對所述預設的神經網絡模型進行訓練，得到訓練好的神經網絡模型；將所述參數矩陣值輸入所述訓練好的神經網絡模型，得到所述訓練好的神經網絡模型輸出的第二參數預測值；根據所述第二參數預測值和所述第二火電設備的參數，得到所述第二火電設備的第二火電機組監盤模型；其中，根據所述第一參數估計值、所述第一參數實際值和參數矩陣值，對所述第一火電機組監盤模型進行優化，得到優化后的第一火電機組監盤模型，包括：將所述第一參數估計值作為預設的神經網絡模型的輸入，將所述第一參數實際值作為所述預設的神經網絡模型的輸出，對所述預設的神經網絡模型進行訓練，得到訓練好的神經網絡模型；將所述參數矩陣值輸入所述訓練好的神經網絡模型，得到所述訓練好的神經網絡模型輸出的第一參數預測值；根據所述第一參數預測值對所述第一火電機組監盤模型進行優化，得到所述優化后的第一火電機組監盤模型；其中，在所述第一參數估計值與所述第一火電設備的參數的第一參數實際值之間的相似度滿足預設相似度差異的情況下，根據所述第一參數估計值、所述第一參數實際值和參數矩陣值，對所述第一火電機組監盤模型進行優化，得到優化后的第一火電機組監盤模型，包括：在第一目標參數的第一參數估計值與所述第一目標參數的第一參數實際值之間的相似度滿足所述預設相似度差異的情況下，根據所述第一目標參數的第一參數估計值和所述第一目標參數的第一參數實際值，利用擬合算法，構建擬合模型，其中，所述第一目標參數的數量與所述第一火電設備的參數的總數量之間的比值小于預設比值；將所述參數矩陣值輸入所述擬合模型中，得到所述擬合模型輸出的擬合參數值；根據所述第一目標參數和所述擬合參數值，以及第二目標參數和所述第二目標參數對應的參數矩陣值，生成所述優化后的第一火電機組監盤模型；其中，所述第二目標參數為所述第一火電設備的參數中除所述第一目標參數之外的參數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京大唐高鴻數據網絡技術有限公司，其通訊地址為：100191 北京市海淀區學院路40號3區3幢一層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。