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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利基于xLSTM和Transformer网络的重型燃气轮机智能建模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：CN120012580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510094086.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于xLSTM和Transformer网络的重型燃气轮机智能建模方法是由侯国莲;张凡;黄从智;黄婷设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于xLSTM和Transformer网络的重型燃气轮机智能建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于xLSTM和Transformer网络的重型燃气轮机智能建模方法，属于电力工业技术领域，包括以下步骤：S1、根据重型燃气轮机运行过程中汽‑水流程的动态特性，确定输入变量和输出变量；S2、结合重型燃气轮机的多模态数据，根据转子转速与燃机功率之间的关系构建具有物理信息约束的xLSTM+Transformer数据驱动模型；S3、采用重型燃气轮机的历史运行数据对模型进行训练，完成建模。本发明利用Transformer架构在全局特征捕捉上的高效能力，结合xLSTM在时间序列局部特征处理和计算效率方面的优势，并将物理信息约束引入模型训练的损失函数中，该建模方提升了对多变量复杂动态过程的拟合精度，增强了模型的泛化能力，适用于重型燃气轮机实际运行环境中的预测和优化需求。

本发明授权基于xLSTM和Transformer网络的重型燃气轮机智能建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于xLSTM和Transformer网络的重型燃气轮机智能建模方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据重型燃气轮机运行过程中汽-水流程的动态特性，构建耦合系统模型结构，确定输入变量和输出变量； S2、结合重型燃气轮机的多模态数据，根据转子转速与燃机功率之间的关系构建具有物理信息约束的xLSTM+Transformer数据驱动模型；具体包括以下步骤： S21、获取重型燃气轮机中多模态的时间序列数据，进行数据预处理，生成输入序列矩阵和对应的输出标签； S22、将S21的结果输入到含xLSTM模块编码器的Transformer模型中进行训练，在训练过程中将物理信息约束引入损失函数中，构建具有物理信息约束的xLSTM+Transformer数据驱动模型； Transformer模型的处理过程如下： 1）采用嵌入层将S21得到的输入序列矩阵转换为固定维度的向量表示；采用位置编码理解输入序列中的顺序关系； 2）采用多头注意力机制将对输入向量映射到多个不同的注意力空间中，并行计算不同注意力头的结果，捕获输入向量中的不同特征模式，所有注意力头的输出拼接后进行线性变换，得到多头注意力的最终输出序列，具体为： ①将每个输入向量通过线性变化映射到查询、键和值空间，每个注意力头计算查询和键的点积来衡量相关性，并通过缩放和Softmax函数得到归一化权重，公式表示为： ； 其中，为查询，为键，为值，为键向量的维度； ②多头注意力通过多个不同的线性变换，生成个不同的注意力头，每个头捕获输入中的不同特征模式，表示为： ； 其中，为第个头的投影矩阵； ③所有注意力头的输出拼接后，经过一个线性变换，得到多头注意力的最终输出序列，表示为： ； 其中，为输出的权重矩阵； 所述Transformer模型中多头注意力的最终输出序列被输入到xLSTM模块进行处理，具体步骤如下： 1）将多头注意力的最终输出序列映射到隐藏状态空间，具体为对最终输出序列矩阵进行线性变换，通过嵌入权重矩阵和偏置项映射到查询向量、键向量和值向量，计算过程表示为： ； ； ； 其中，为查询向量，为键向量，为值向量；分别为嵌入权重矩阵，分别为偏置项，为特征维度的缩放因子，为最终输出序列； 2）动态更新记忆状态，通过门控机制控制信息流动，具体为：计算遗忘门、输入门的输出，结合遗忘门和输入门更新记忆状态，计算过程表示为： 其中，表示当前时间步的记忆状态，为上一时间步的记忆状态；为遗忘门的输出，控制遗忘上一时刻记忆的比例，；是输入门的输出，控制当前输入信息的写入比例； 3）根据当前的记忆状态和输出门生成隐藏状态，计算过程表示为： ； 其中，为隐藏状态，为元素级积，为归一化状态； S3、将S2构建得到的模型输入序列维度拓展至2，输出序列维度拓展至4，采用重型燃气轮机的历史运行数据对具有物理信息约束的xLSTM+Transformer数据驱动模型进行训练，完成建模。

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