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龙图腾网获悉石家庄良村热电有限公司;苏朝宏申请的专利一种热电联产机组梯级热能灵活调配供热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：CN115899798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202211629907.5，技术领域涉及：F24D12/02；该发明授权一种热电联产机组梯级热能灵活调配供热方法是由苏朝宏;张强;孙双录;甄志广;石磊;高飞;王健;王志强;白玉广;王宝珠;张彦江;谢晓明设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种热电联产机组梯级热能灵活调配供热方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种热电联产机组梯级热能灵活调配供热方法，包括以下步骤：构建长短期记忆人工神经网络模型；获取上一时刻的供热数据并输入训练好的长短期记忆人工神经网络模型，得到当前时刻高加疏水的供热流量预测值；利用预测流量值的高加疏水与热电联产机组的抽汽进行温差混合，得到与工业用户目标温度相对应的热能；利用温差混合得到的与工业用户目标温度相对应的热能为用户进行供热。本发明不仅可以利用回热系统中的高加疏水与抽汽进行小温差混合来降低可用能的损失，而且还可以利用构建并训练的长短期记忆人工神经网络模型来输出高加疏水的供热流量预测值，可以进一步的降低可用能的损失，更好地满足于企业的使用需求。

本发明授权一种热电联产机组梯级热能灵活调配供热方法在权利要求书中公布了：1.一种热电联产机组梯级热能灵活调配供热方法，其特征在于，所述热电联产机组梯级热能灵活调配供热方法适用于高加疏水供热调配系统，该方法包括以下步骤： S1、基于历史数据库中高加疏水供热调配系统运行的供热数据构建长短期记忆人工神经网络模型并进行训练； 所述基于历史数据库中高加疏水供热调配系统运行的供热数据构建长短期记忆人工神经网络模型并进行训练包括以下步骤： S11、构建长短期记忆人工神经网络模型； S12、获取历史数据库中高加疏水供热调配系统运行的供热数据，并对采集的供热数据进行预处理； S13、将预处理后的供热数据作为长短期记忆人工神经网络模型的输入序列； S14、基于输入序列数据对长短期记忆人工神经网络模型进行训练，得到训练后的长短期记忆人工神经网络模型； S2、获取上一时刻的供热数据并输入训练好的长短期记忆人工神经网络模型，得到当前时刻高加疏水的流量预测值； 所述获取上一时刻的供热数据并输入训练好的长短期记忆人工神经网络模型，得到当前时刻高加疏水的流量预测值包括以下步骤： S21、获取上一时刻的供热数据，并判断供热数据中热电联产机组抽汽的温度是否超过工业用户的要求，若是，则执行S22，若否，则利用该温度的抽汽为工业用户供热； S22、将供热数据中热电联产机组抽汽的温度、流量、高加疏水的温度及工业用户的目标温度作为长短期记忆人工神经网络模型的输入参数； S23、利用训练好的长短期记忆人工神经网络模型输出当前时刻高加疏水的流量预测值； S3、利用当前时刻高加疏水的流量预测值的高加疏水与热电联产机组的抽汽进行温差混合，得到与工业用户目标温度相对应的热能； 所述利用当前时刻高加疏水的流量预测值的高加疏水与热电联产机组的抽汽进行温差混合，得到与工业用户目标温度相对应的热能包括以下步骤： S31、将预测流量的高加疏水接入一级减温器，并保持二级减温器的凝结水管路关闭，利用一级减温器中的高加疏水与热电联产机组的抽汽进行温差混合，得到与工业用户目标温度相对应的热能； S32、判断一级减温器调控工业供气参数是否超标，若否，则继续执行S31，若是，则及时启动二级减温器匹配凝结水进行减温，并利用温度传感器实时监测输出的热能温度，直至输出的热能温度达到工业用户的目标温度； S4、利用温差混合得到的与工业用户目标温度相对应的热能为用户进行供热，实现为目标用户的灵活调配供热。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人石家庄良村热电有限公司;苏朝宏，其通讯地址为：050000 河北省石家庄市经济技术开发区工业大街37号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。