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龍圖騰網(wǎng)恭喜朗坤智慧科技股份有限公司申請的專利基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的清潔因子評估方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119539783B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510100838.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/20；該發(fā)明授權(quán)基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的清潔因子評估方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)是由袁存發(fā);郭盛;陳福兵;康建輝;歐陽永子設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的清潔因子評估方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及鍋爐運(yùn)行與維護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的清潔因子評估方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)；部署監(jiān)測設(shè)備獲取燃煤鍋爐的監(jiān)測數(shù)據(jù)，對獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗；基于鍋爐歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和監(jiān)測數(shù)據(jù)，建立參數(shù)調(diào)整模型，對鍋爐運(yùn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)；計算受熱面?zhèn)鳠嵯禂?shù)，評估鍋爐的運(yùn)行狀態(tài)，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建理想傳熱系數(shù)預(yù)測模型；建立鍋爐受熱面清潔因子計算模型，動態(tài)調(diào)整鍋爐維護(hù)和清洗策略；本發(fā)明解決了傳統(tǒng)維護(hù)策略中的不及時或過度維護(hù)問題，降低了維護(hù)成本和能耗，提升了鍋爐的傳熱效率和運(yùn)行穩(wěn)定性，延長了鍋爐設(shè)備的使用壽命；本發(fā)明顯著提高了鍋爐系統(tǒng)的整體運(yùn)行效率和安全性，實(shí)現(xiàn)了智能化的鍋爐維護(hù)和管理。

本發(fā)明授權(quán)基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的清潔因子評估方法、系統(tǒng)、裝置及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的多變負(fù)荷鍋爐清潔因子評估方法，其特征在于：包括，得到一級數(shù)據(jù)，包括部署監(jiān)測設(shè)備獲取燃煤鍋爐的監(jiān)測數(shù)據(jù)，對獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，監(jiān)測數(shù)據(jù)包括鍋爐運(yùn)行參數(shù)、鍋爐歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)及鍋爐受熱面的監(jiān)測數(shù)據(jù)；利用一級數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)，得到二級數(shù)據(jù)，包括基于鍋爐歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和監(jiān)測數(shù)據(jù)，建立參數(shù)調(diào)整模型，對鍋爐運(yùn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)，建立參數(shù)調(diào)整模型包括溫度預(yù)測模型和壓力預(yù)測模型；利用二級數(shù)據(jù)進(jìn)行計算評估，包括結(jié)合調(diào)優(yōu)后的鍋爐運(yùn)行參數(shù)和鍋爐受熱面的監(jiān)測數(shù)據(jù)，計算受熱面?zhèn)鳠嵯禂?shù)，評估鍋爐的運(yùn)行狀態(tài)，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建理想傳熱系數(shù)預(yù)測模型；建立模型，實(shí)時監(jiān)測，進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，包括建立鍋爐受熱面清潔因子計算模型，實(shí)時接入鍋爐受熱面的監(jiān)測數(shù)據(jù)和鍋爐運(yùn)行參數(shù)，動態(tài)調(diào)整鍋爐維護(hù)和清洗策略；所述得到一級數(shù)據(jù)包括鍋爐運(yùn)行參數(shù)、鍋爐歷史數(shù)據(jù)以及受熱面監(jiān)測數(shù)據(jù)；所述參數(shù)調(diào)優(yōu)包括溫度調(diào)優(yōu)、壓力調(diào)優(yōu)以及緊急響應(yīng)；所述溫度調(diào)優(yōu)，若偏差超過閾值，判斷鍋爐傳熱效率，若下降，則調(diào)整鍋爐運(yùn)行參數(shù)和工質(zhì)質(zhì)量流量；所述壓力調(diào)優(yōu)，若偏差超過閾值，由流體阻力和換熱效率下降導(dǎo)致，則調(diào)整鍋爐運(yùn)行符合和主給水流量；所述溫度預(yù)測模型選擇時間序列分析和LSTM深度學(xué)習(xí)算法，使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，使用測試數(shù)據(jù)評估模型性能，進(jìn)行交叉驗(yàn)證確保模型穩(wěn)定性，將驗(yàn)證數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的模型，實(shí)時預(yù)測出口工質(zhì)溫度，并定期更新模型以保持準(zhǔn)確性；在預(yù)測鍋爐出口工質(zhì)溫度時，使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計方法來篩選特征，關(guān)鍵特征包括進(jìn)口工質(zhì)溫度、工質(zhì)質(zhì)量流量和熱量流；所述壓力預(yù)測模型將連續(xù)的時間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為門控循環(huán)單元GRU和時間序列模型輸入的序列數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集，訓(xùn)練過程中使用損失函數(shù)優(yōu)化模型，輸入層接收時間序列數(shù)據(jù)，GRU層處理時間序列數(shù)據(jù)，全連接層將GRU層的輸出轉(zhuǎn)換為出口工質(zhì)壓力預(yù)測值；所述計算評估包括將實(shí)際傳熱系數(shù)與區(qū)間網(wǎng)格的最大值進(jìn)行對比，根據(jù)差異判斷鍋爐運(yùn)行狀態(tài)，分為低風(fēng)險狀態(tài)A1、中風(fēng)險狀態(tài)A2以及高風(fēng)險狀態(tài)A3，再根據(jù)清潔因子狀態(tài)B1、B2以及B3評估鍋爐風(fēng)險等級；所述動態(tài)調(diào)整包括根據(jù)運(yùn)行狀態(tài)判斷，若狀態(tài)均滿足A1和B1，則判定為正常運(yùn)行狀態(tài)；若狀態(tài)滿足A1、B2和A2、B1，則判定為優(yōu)化調(diào)整狀態(tài)；若狀態(tài)滿足A3，狀態(tài)滿足B3，則判定為緊急響應(yīng)狀態(tài)。

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