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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于大数据的火力发电厂氮氧化物排放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：CN118735061B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202410854410.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于大数据的火力发电厂氮氧化物排放预测方法是由杜雨露;王一雄;杜聪凯;王进设计研发完成，并于2024-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的火力发电厂氮氧化物排放预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及大数据处理技术，具体涉及一种基于大数据的火力发电厂氮氧化物排放预测方法，包括构建并训练氮氧化物排放预测模型；将待测数据输入训练好的氮氧化物排放预测模型，输出预测结果；所述氮氧化物排放预测模型包括时序编码模块、时序位置编码模块、图像编码模块、图像位置编码模块和融合模块；本发明通过结合多种编码技术和深度学习架构，模型不仅能够提高对已知数据的拟合精度，还能够增强对新情况的泛化能力，即对未见过的数据也能做出较为准确的预测。

本发明授权一种基于大数据的火力发电厂氮氧化物排放预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的火力发电厂氮氧化物排放预测方法，其特征在于，构建并训练氮氧化物排放预测模型；将待测数据输入训练好的氮氧化物排放预测模型，输出预测结果；所述氮氧化物排放预测模型包括时序编码模块、时序位置编码模块、图像编码模块、图像位置编码模块和融合模块； 所述氮氧化物排放预测模型的训练过程包括以下步骤： S1.采集发电厂设备状态数据，其包括时间序列数据和红外图像数据； S2.采用6小时为一个时间窗口，并以2小时为滑动步长划分发电厂设备状态数据，得到多组样本数据；针对每一组样本数据，以前4小时为特征提取数据，后2小时为预测数据；每一条特征提取数据包括一个时间序列和一个图像序列；所述图像序列包括一个燃烧区域红外图像序列和一个脱硝反应器红外图像序列； S3.针对每一条特征提取数据，将时间序列输入时序编码模块得到时序编码特征，将图像序列输入图像编码模块得到图像编码特征；所述图像编码特征包括燃烧区域图像编码特征和脱硝反应器图像编码特征； S4.将时序编码特征和图像编码特征分别输入时序位置编码模块和图像位置编码模块，得到时序位置编码特征和图像位置编码特征；所述图像位置编码特征包括燃烧区域图像位置编码特征和脱硝反应器图像位置编码特征； S5.将时序位置编码特征和图像位置编码特征输入融合模块输出预测结果； 融合模块包括3个级联的子结构，每一子结构包括第一交叉注意力层、第二交叉注意力层和单向注意力层；其中第一个子结构的处理流程包括： S51.将时序位置编码特征与时间序列相加，得到时间序列特征； S52.将燃烧区域图像位置编码特征与燃烧区域红外图像序列相加得到燃烧区域图像序列特征，将脱硝反应器图像位置编码特征和脱硝反应器红外图像序列相加得到脱硝反应器图像序列特征； S53.将燃烧区域图像序列特征与时间序列特征输入第一交叉注意力层，得到一个融合了燃烧区域图像序列特征的第一时间序列； S54.将第一时间序列与脱硝反应器图像序列特征输入第二交叉注意力层，得到第二时间序列； S55.将第二时间序列输入单向注意力层，得到一个序列特征； S6.计算训练损失并反向传播训练模型参数，直到模型参数收敛训练完成。

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