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龙图腾网获悉南京南瑞继保电气有限公司;南京南瑞继保工程技术有限公司;常州博瑞电力自动化设备有限公司;国网宁夏电力有限公司超高压公司申请的专利一种基于BP神经网络的空冷器风机投入数量预测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：CN114841429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210462701.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于BP神经网络的空冷器风机投入数量预测方法是由董熙;韦鹏;秦有苏;相中华;潘亮亮;李昊;毛春翔;雷战斐;张立明;董广民;李发裕;江楠;高原;施洋洋设计研发完成，并于2022-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BP神经网络的空冷器风机投入数量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于BP神经网络的空冷器风机投入数量预测方法，包括数据准备，构建数据集；将数据分为训练集以及验证集；利用BP神经网络，预测未来冷却水进阀温度以及出阀温度；根据预测冷却水进出阀温度，结合空冷器风机参数，计算空冷器风机投入数量。本发明解决了多台风机故障时，运行人员无法判断冷却能力是否满足阀组未来发热量的问题，提高了运维人员的趋势感知能力，及时对未来出现的变化趋势做相应的准备，为电网的正常运行和可靠的供电具有指导意义。本发明预测可信度高，使用简单，响应迅速，弥补了以往预测方法的不足。

本发明授权一种基于BP神经网络的空冷器风机投入数量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BP神经网络的空冷器风机投入数量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1采集换流阀的运行参数，进行归一化处理，确定BP神经网络的输入输出； 其中，采集的换流阀运行参数包括但不限于阀组功率、环境温度、冷却水进阀温度和冷却水出阀温度，其中冷却水进阀温度、冷却水出阀温度作为BP神经网络的输出数据，其余作为BP神经网络的输入数据； 2在步骤1得到的归一化处理后的数据中选择部分数据作为训练集，剩余数据作为验证集； 3设置BP神经网络的结构，初始化超参数，采用训练集的数据进行训练，不断调整超参数，使得训练集的损失函数满足要求；为了防止过拟合，代入验证集数据进行验证，当验证集损失函数不满足要求时再次调整超参数重新训练，直至训练集以及验证集的误差均满足要求； 4输入计划数据，通过BP神经网络预测冷却水进、出阀温度；结合阀冷系统固有参数，计算换流阀的预测功率损耗值；根据空冷器风机运行参数，计算变频风机以及工频风机单元换热量，结合换流阀冷却系统的热平衡原理，预测投入风机总数； 所述计划数据包括调度下发的计划功率曲线数据和天气预报系统的气温预测曲线数据。

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南京南瑞继保电气有限公司;南京南瑞继保工程技术有限公司;常州博瑞电力自动化设备有限公司;国网宁夏电力有限公司超高压公司，其通讯地址为：211102 江苏省南京市江宁区苏源大道69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”。