华中科技大学李超顺获国家专利权
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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利考虑工况参数的水电机组性能劣化趋势预测方法和系统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：CN115238573B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210787450.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权考虑工况参数的水电机组性能劣化趋势预测方法和系统是由李超顺;甘振豪;邓友汉;吴一凡;陈鹏设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本考虑工况参数的水电机组性能劣化趋势预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开考虑工况参数的水电机组性能劣化趋势预测方法和系统，属于水电机组状态评估和预警领域。本发明采用概率区间预测模型，该预测模型由多头注意力模块、Bi‑GRU模块和分位数损失模块组成。输入不仅包含机组性能历史劣化度，还包含机组运行工况参数。首先，多头注意力模块用于提取机组运行工况参数间的隐藏关联特征；其次，Bi‑GRU模块用于提取工况隐藏特征图和机组劣化度的时序特征；最后，通过分位数损失模块获得机组性能劣化度的置信概率预测区间结果。克服因环境因素造成的机组振动和摆度发生异常导致机组性能劣化预测不准确的缺点，实现机组性能劣化趋势的精确预测，提高模型预测的可靠性。由于考虑机组运行工况参数信息，具有更强的稳健性。
本发明授权考虑工况参数的水电机组性能劣化趋势预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种考虑工况参数的水电机组性能劣化趋势预测方法，其特征在于，该方法包括： S1.获取水电机组历史工况参数，计算可反映水电机组整体健康状态水平和劣化性能的劣化趋势时间序列； S2.将水电机组历史工况参数和历史劣化趋势时间序列输入至训练好的概率区间预测模型，得到水电机组未来劣化度的可靠性预测区间； 所述概率区间预测模型由多头注意力模块、Bi-GRU模块和分位数损失模块组成；所述多头注意力模块，用于从水电机组历史工况参数提取水电机组运行工况隐藏特征图，隐藏特征图和水电机组历史劣化度残差连接后，输入至Bi-GRU模块；所述Bi-GRU模块，用于经过前向GRU和后向GRU计算，获得水电机组劣化度深度时序特征，输出至分位数损失模块；所述分位数损失模块，用于将水电机组劣化度深度时序特征输入至前馈全连接层，计算得到不同分位数下的水电机组劣化度概率预测结果。
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