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龍圖騰網恭喜山東國信工業科技股份有限公司申請的專利基于深度學習的氫能熱電聯產機組故障診斷與預測系統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：CN119862409B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03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：202510336085.9，技術領域涉及：G06F18/213；該發明授權基于深度學習的氫能熱電聯產機組故障診斷與預測系統是由董文文;王凱;魏佳設計研發完成，并于2025-03-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的氫能熱電聯產機組故障診斷與預測系統在說明書摘要公布了：本公開公開了基于深度學習的氫能熱電聯產機組故障診斷與預測系統，涉及故障診斷技術領域。所述系統包括：數據采集單元、數據分析與特征提取單元和故障預測單元；所述數據采集單元，用于實時采集氫能熱電聯產機組的運行數據；所述數據分析與特征提取單元，用于根據運行數據，進行基于極化曲線的電化學性能分析，建立氫能熱電聯產機組的極化模型；計算氫能熱電聯產機組的電效率和熱效率，構建氫能熱電聯產機組的故障特征向量；所述故障預測單元，用于判斷在下一個時間步發生各種類型故障的概率。本發明不僅能自適應捕捉機組運行中的動態變化，而且能夠提前預警潛在故障，從而大幅提升系統的安全性、穩定性和運行效率。

本發明授權基于深度學習的氫能熱電聯產機組故障診斷與預測系統在權利要求書中公布了：1.基于深度學習的氫能熱電聯產機組故障診斷與預測系統，其特征在于，所述系統包括：數據采集單元、數據分析與特征提取單元和故障預測單元；所述數據采集單元，用于實時采集氫能熱電聯產機組的運行數據；所述數據分析與特征提取單元，用于根據運行數據，進行基于極化曲線的電化學性能分析，建立氫能熱電聯產機組的極化模型；根據極化模型，計算氫能熱電聯產機組的電效率和熱效率，再使用深度學習模型，構建氫能熱電聯產機組的故障特征向量；所述故障預測單元，用于根據故障特征向量與設定的各個類型的故障的特征模版向量，判斷在下一個時間步發生各種類型故障的概率；數據采集單元，實時采集的氫能熱電聯產機組的運行數據包括：單位為V的單電池電壓、單位為A的負載電流、單位為K的電堆溫度、單位為Pa的氫氣壓力、單位為Pa的氧氣壓力、單位為mols的氫氣流量、氧氣化學當量比、單位為K的冷卻液入口溫度、單位為K的冷卻液出口溫度、單位為K的燃料電池操作溫度、單位為Pa的水蒸氣分壓、單位為Ω的歐姆電阻和單位為W的回收熱量；其中，為時間；極化模型使用如下公式進行表示： ；其中，是標準電勢，單位為V；是氣體常數，取值為8.314Jmol·K；是法拉第常數，取值為96485Cmol；是傳遞系數，取值范圍為0.3到0.7；是交換電流密度，單位為Acm2；為第一濃差極化參數，單位為V，取值范圍為0.02到0.08；是第二濃差極化參數，單位為cm2A，取值范圍為10到30；電效率和熱效率分別使用如下公式進行計算： ； ；其中，是氫氣熱值。

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山東國信工業科技股份有限公司，其通訊地址為：250305 山東省濟南市長清區五峰街道辦事處駐地；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”。