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龙图腾网获悉中国船舶集团有限公司第七一九研究所申请的专利一种基于流量自分配的给水系统控制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：CN119617384B 。

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：202411994508.8，技术领域涉及：F22B35/00；该发明授权一种基于流量自分配的给水系统控制方法是由吴鹏炜;宋飞飞;王苇;邱志强;李勇全;王琮;陈勇;沈石头;闫海玲;孔夏明;王小锋;李保群;孟海波;朱东保;朱智强设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于流量自分配的给水系统控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于流量自分配的给水系统控制方法，具体涉及给水系统技术领域，包括通过使用历史记录构建监测特征的概率密度函数，并通过传感器确定当前监测特征的实际情况，基于贝叶斯公式确定给水概率信息，并通过交叉熵调整监测特征的权重，通过监测锅炉管道中各个位置的蒸汽流量，基于历史数据确定各个位置蒸汽流量变化对给水系统给水决策的影响，通过逻辑回归模型，确定给水偏差信息，通过给水概率信息和给水偏差信息的综合性分析，量化各个时间点对给水系统决策的影响程度，通过综合考虑蒸汽流量、给水流量和汽包水位，构建神经网络模型，进一步优化给水系统的调控，本发明有助于精确调整给水速率，提升锅炉运行效率与安全性。

本发明授权一种基于流量自分配的给水系统控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于流量自分配的给水系统控制方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1：通过使用历史记录构建监测特征的概率密度函数，并通过传感器确定当前监测特征的实际情况，基于贝叶斯公式确定给水概率信息，并通过交叉熵调整监测特征的权重； S2：通过监测锅炉管道中各个位置的蒸汽流量，基于历史数据确定各个位置蒸汽流量变化对给水系统给水决策的影响，通过逻辑回归模型，确定给水偏差信息； S3：通过给水概率信息和给水偏差信息的综合性分析，构建给水评估模型，确定各个时间点的给水评估系数，量化各个时间点对给水系统决策的影响程度； S4：通过综合考虑蒸汽流量、给水流量和汽包水位，并结合给水评估系数和实际的蒸汽需求，构建神经网络模型，进一步优化给水系统的调控； 使用历史记录构建监测特征的概率密度函数，包括： 根据蒸汽的具体需求，确定监测特征的历史数据，其中，监测特征包括蒸汽流量、给水流量以及汽包水位，确定当前单位时间段的蒸汽需求偏差，并将当前单位时间段的蒸汽需求偏差标记为：，其中，，XXQ为实际单位时间段的蒸汽需求，YXQ为原单位时间段的蒸汽需求； 基于监测特征在蒸汽需求偏差下的历史数据，通过核密度估计计算各个监测特征在给水指令下的概率密度函数，并将各个监测特征在给水指令下的概率密度函数标记为：、、，为在给水指令下蒸汽流量在当前蒸汽需求偏差的概率密度函数，为在给水指令下给水流量在当前蒸汽需求偏差的概率密度函数，为在给水指令下汽包水位在当前蒸汽需求偏差的概率密度函数，其中，，,,i为单位时间段内各个监测特征样本数据的索引，i=1、2、3、……、N，N为正整数，、、为平滑参数，K为核函数，ZQ为蒸汽流量，GS为给水流量，SW为汽包水位，为蒸汽流量的有效样本数量，为给水流量的有效样本数量，为汽包水位的有效样本数量，为在单位时间段内第i个蒸汽流量样本值，为在单位时间段内第i个给水流量样本值，为在单位时间段内第i个汽包水位样本值； 基于监测特征在蒸汽需求偏差下的历史数据，通过核密度估计计算各个监测特征在不给水指令下的概率密度函数，并将各个监测特征在不给水指令下的概率密度函数标记为：，其中，为在不给水指令下蒸汽流量在当前蒸汽需求偏差的概率密度函数，为在不给水指令下给水流量在当前蒸汽需求偏差的概率密度函数，为在不给水指令下汽包水位在当前蒸汽需求偏差的概率密度函数； 给水概率信息通过给水概率调整系数表示； 将当前单位时间段监测特征的实际值带入概率密度函数中，确定当前时间段各个时间点监测特征的先验概率和后验概率，计算给水后验概率，并将给水后验概率标记为：,其中，、、分别为蒸汽流量、给水流量、汽包水位的权重，为给水先验概率，为给水后验概率； 计算不给水后验概率，计算公式为：；其中，为不给水先验概率，为不给水后验概率； 其中，为各个监测特征分配一个权重，通过历史数据计算模型的预测概率，使用梯度下降最小化交叉熵损失，调节各个监测特征的权重； 计算给水概率调整系数，计算公式为：；其中，为给水概率调整系数； 将给水偏差信息通过给水影响性系数表示； 所述给水影响性系数的获取逻辑为：确定锅炉管道各个位置的蒸汽流量，并基于历史数据确定各个位置的蒸汽流量发生变化后对给水系统给水的影响程度，确定历史数据中各个位置的蒸汽流量发生变化后对给水系统给水的影响的占比； 计算给水影响性系数，计算公式为：；其中，为给水影响性系数，、、……、为各个位置的蒸汽流量对给水系统给水的影响程度，、、……、为历史数据中各个位置的蒸汽流量发生变化后对给水系统给水的影响占比，、、……、为各个位置在单位时间段各个时间点下的蒸汽流量，e为自然数； 将单位时间段内各个时间点的给水概率调整系数和给水影响性系数进行加权计算，构建给水评估模型，生成给水评估系数，给水评估系数的计算公式为：；其中，为单位时间段下各个时间点的给水评估系数，、分别为给水概率调整系数和给水影响性系数的比例系数，、分别都大于0； 其中，构建神经网络模型，包括： 将各个时间点的给水评估系数、各个时间点的蒸汽流量、各个时间点的给水流量、各个时间点的汽包水位以及当前单位时间段的蒸汽需求偏差作为神经网络模型的输入，给水预警系数作为神经网络模型的输出。

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