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龙图腾网获悉山东电力建设第三工程有限公司申请的专利一种光热电站汽轮机变工况动态效率双驱动计算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：CN120509327B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510999594.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种光热电站汽轮机变工况动态效率双驱动计算方法是由王东祥;魏源;谢宇;邓云鹏设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光热电站汽轮机变工况动态效率双驱动计算方法在说明书摘要公布了：本发明涉及塔式太阳能热发电领域，公开了一种光热电站汽轮机变工况动态效率双驱动计算方法，包括如下步骤：采集光热电站实时气象数据、汽轮机设备的实时数据；利用采集的汽轮机设备的实时数据，以及汽轮机设计参数，通过重构弗留格尔公式，引入温度修正项，建立新的汽轮机变工况效率动态计算物理模型，得到汽轮机实际工况效率；将采集的实时气象数据，以及通过物理模型计算得到的汽轮机实际工况效率，带入到训练后的汽轮机变工况效率约束的神经网络预测模型中，得到经约束修正后的汽轮机动态效率。本发明所公开的方法降低了汽轮机效率计算误差，确保汽轮机效率预测结果符合热力学定律，提升了光热电站汽轮机实时效率计算准确性。

本发明授权一种光热电站汽轮机变工况动态效率双驱动计算方法在权利要求书中公布了：1.一种光热电站汽轮机变工况动态效率双驱动计算方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一，采集光热电站的实时气象数据以及汽轮机设备的实时数据； 步骤二，利用采集的汽轮机设备的实时数据，以及汽轮机设计参数，通过重构弗留格尔公式，引入温度修正项，建立新的汽轮机变工况效率动态计算物理模型，得到汽轮机实际工况效率； 步骤三，将采集的实时气象数据，以及通过物理模型计算得到的汽轮机实际工况效率，带入到训练后的汽轮机变工况效率约束的神经网络预测模型中，得到经约束修正后的汽轮机动态效率； 步骤二中，建立新的汽轮机变工况效率动态计算物理模型如下： ； 其中，是汽轮机实际工况效率，η0是汽轮机设计工况效率；m是汽轮机实际工况蒸汽质量流量，m0是汽轮机设计工况蒸汽质量流量；是通流面积变化指数；是汽轮机实际工况进汽温度，是汽轮机设计工况进汽温度；β是熵增比例系数； 重构的弗留格尔公式如下： ； 其中，是汽轮机实际工况进汽压力，是汽轮机实际工况排汽压力，是汽轮机设计工况进汽压力，是汽轮机设计工况排汽压力； 步骤三中，神经网络预测模型包括输入层、隐藏层和输出层，所述隐藏层包括三层； 所述输入层的特征向量为： ； 其中，DNI是法向太阳直接辐照度，Metdata是包含温度、气压、湿度、风速、风向的气象数据，是实际工况进汽压力，是汽轮机实际工况进汽温度，m是汽轮机实际工况蒸汽质量流量，是汽轮机实际工况效率； 第一隐藏层： ； ； 其中，是第一隐藏层的线性变换输出；W[1]是第一隐藏层的权重矩阵，；b[1]是第一隐藏层的偏置向量，维度为R128；ReLU是激活函数；a[1]是对z[1]进行ReLU激活后的输出，维度为R128； 第二隐藏层： ； ； 其中，是第二隐藏层的线性变换输出；W[2]是第二隐藏层的权重矩阵，； b[2]是第二隐藏层的偏置向量，维度为R64；a[2]是对z[2]进行ReLU激活后的输出，维度为R64； 第三隐藏层： ； ； 其中，是第三隐藏层的线性变换输出；W[3]是第三隐藏层的权重矩阵，；b[3]是第三隐藏层的偏置向量，维度为R32；a[3]是对z[3]进行ReLU激活后的输出，维度为R32； 所述输出层： ； 其中，W[4]是输出层的权重矩阵，维度为R1×32；a[3]是第三隐藏层的激活输出向量，维度为32维；b[4]是输出层的偏置向量；是神经网络预测模型预测的汽轮机效率； 对神经网络预测模型预测的汽轮机效率进行约束修正，得到经约束修正后的汽轮机动态效率如下： ； 其中，为卡诺效率； ； 其中，Tcond是凝汽器压力对应的饱和温度，由以下公式获得： ； 其中，Pcond是凝汽器压力。

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