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龙图腾网获悉西安前沿动力软件开发有限责任公司申请的专利燃气轮机效能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：CN120430242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510926201.2，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权燃气轮机效能预测方法是由田玉海;李建东设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本燃气轮机效能预测方法在说明书摘要公布了：本申请提供的燃气轮机效能预测方法，具体涉及工业数据预测技术领域，该方法先基于燃气轮机燃烧室几何模型与物理结构参数构建CFD仿真模型，机理解算得第一燃烧室出口温度预测值；再利用实时监测数据，通过梯度单边采样算法与互斥特征捆绑算法提取关键特征；接着将关键特征输入LightGBM预测模型进行数据驱动解算，获第二燃烧室出口温度预测值；而后将两预测值输入Stacking集成模型；最终由模型中元学习器对两预测值进行模型间加权融合，输出最终燃烧室出口温度预测结果。该方法解决了CFD模型实时性不足与LightGBM模型预测精度受限的协同优化的技术问题，进而实现燃气轮机效能的高效精准预测及智能运维。

本发明授权燃气轮机效能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种燃气轮机效能预测方法，其特征在于，所述方法包括： 基于燃气轮机的燃烧室几何模型与物理结构参数构建CFD仿真模型，对所述燃气轮机的燃烧室出口温度进行机理解算，得到第一燃烧室出口温度预测值； 基于所述燃气轮机的实时监测数据，通过梯度单边采样算法与互斥特征捆绑算法提取关键特征； 将所述关键特征输入LightGBM预测模型进行数据驱动解算，得到第二燃烧室出口温度预测值； 将所述第一燃烧室出口温度预测值与所述第二燃烧室出口温度预测值输入Stacking集成模型；其中，Stacking集成模型训练流程包括：基于运行工况条件，形成训练集和测试集；K折交叉进行CFD仿真模型仿真分析得到预测；K折交叉训练LightGBM模型预测；Stacking元学习器训练CFD仿真模型和LightGBM预测模型的组合模式； 通过所述Stacking集成模型中的元学习器对所述第一燃烧室出口温度预测值与所述第二燃烧室出口温度预测值进行模型间加权融合，实时输出最终燃烧室出口温度预测结果，包括：根据燃气轮机的实时工况参数，动态计算所述第一燃烧室出口温度预测值的权重系数α；基于所述权重系数α，通过加权公式对所述第一燃烧室出口温度预测值与第二燃烧室出口温度预测值进行融合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安前沿动力软件开发有限责任公司，其通讯地址为：710076 陕西省西安市高新区丈八街办丈八六路南段融城东海A楼1101号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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