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龙图腾网获悉北京奥科瑞丰新能源股份有限公司申请的专利基于生物质燃烧供热系统的综合目标智能控制方法及装置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：CN116428610B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310493880.X，技术领域涉及：F23N5/00；该发明授权基于生物质燃烧供热系统的综合目标智能控制方法及装置是由吴永铃;樊峰鸣;周博;陈一魁设计研发完成，并于2023-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生物质燃烧供热系统的综合目标智能控制方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于生物质燃烧供热系统的综合目标智能控制方法及装置，通过构造与生物质燃烧供热系统相关的运行参数，并且对运行数据进行在线选择和预处理，基于处理后的数据进行建模，然后根据异步粒子群优化‑遗传算法对所述参数配置模型进行优化获得最佳参数配置，寻找出最优的运行方案,使得相应燃烧状态的特征指标最优化，解决了生物质燃烧供热系统的操作参数中复杂的耦合关系,最优的操作参数难以配置的问题，结合异步粒子群优化‑遗传算法输出最优运行参数，对实际运行的生物质燃烧供热系统中的参数进行优化配置，从而实现生物质燃烧供热系统的智能控制。

本发明授权基于生物质燃烧供热系统的综合目标智能控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于生物质燃烧供热系统的综合目标智能控制方法，其特征在于：包括以下步骤： 基于生物质燃烧供热系统构造生物质燃烧过程的运行数据； 对运行数据进行选择和预处理，包括：分别针对不同生物质燃料的燃烧情况,在运行数据中根据分布均匀和数量均等原则进行数据选择； 对选择出的数据进行预处理，通过单位的变换或乘系数的方法，使各输入量及相应输出量的数据处于数量级相差小于1个的状态,再对输入量进行归一化处理，根据预处理后的数据构建参数配置模型，包括采用支持向量机方法建立参数配置模型； 所述参数配置模型： 其中，为生物质燃料的给料速率，为一次配风速率，为二次配风速率，、和为系统的结构常数； 利用异步粒子群优化-遗传算法对所述参数配置模型进行优化获得最佳参数配置，包括以下步骤： 步骤1：定义粒子群的各维分量分别为参数配置模型中的生物质燃料的给料速率、一次配风速率和二次配风速率； 步骤2：根据生物质燃烧供热系统实际的运行要求设定参数配置模型中各运行参数的最佳参数配置范围，并初始化粒子位置、速度、粒子个体极值、异步粒子群优化-遗传算法和遗传算法迭代次数； 步骤3：评估所有粒子适应度，包括获取粒子适应度以及判断粒子是否更新； 步骤4：通过与历史最优个体粒子的适应度的比较找到个体极值； 步骤5：通过与相邻粒子进行适应度的比较，获得局部最佳； 步骤6：更新粒子速度和位置； 步骤7：评估更新后粒子的适应度； 步骤8：判断是否环中所有粒子已更新，若有粒子未更新，则返回步骤5； 步骤9：若所有粒子均已更新，则选择最优个体，进行遗传算法中的交叉操作； 步骤10：进行交叉操作后，选择适应度较小的粒子进行保留： 步骤11：通过比较当前迭代次数与遗传算法最大迭代次数判断终止与否； 步骤12：判断异步粒子群优化-遗传算法是否终止，若终止则输入最优的粒子，即最优的生物质燃料的给料速率、一次配风速率和二次配风速率，将最优的生物质燃料的给料速率、一次配风速率和二次配风速率作为最佳参数配置； 基于所述最佳参数配置实现所述生物质燃烧供热系统的智能控制。

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