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龙图腾网获悉国网河南省电力公司电力科学研究院;西安交通大学申请的专利基于LSTM的深度调峰机组一次调频能力在线估计方法及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：CN114759613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202210550300.1，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权基于LSTM的深度调峰机组一次调频能力在线估计方法及系统是由张小科;胡怀中;王子杰;夏大伟;王景钢;曹桂州;李珍平;史书怀;张步庭;李玲;陈二强设计研发完成，并于2022-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LSTM的深度调峰机组一次调频能力在线估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LSTM的深度调峰机组一次调频能力在线估计方法及系统，利用LSTM神经网络，分别针对影响火电机组一次调频功能的锅炉蓄热系统、再热系统、汽轮机调速系统和汽轮机系统进行建模，通过对四个子网络进行结合生成完整的深度调峰火电机组一次调频负荷预测模型，利用机组历史数据对模型进行离线训练，将实时采集的机组一次调频相关数据输入模型进行在线预测和参数更新。本发明适用于深度调峰工况，对火电机组一次调频负荷预测精确度较高，有助于充分发挥深度调峰火电机组的一次调频能力。

本发明授权基于LSTM的深度调峰机组一次调频能力在线估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于LSTM的深度调峰机组一次调频能力在线估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 分别构建基于LSTM神经网络的锅炉燃烧系统子网络、基于LSTM神经网络的再热系统子网络、基于MLP的汽轮机调速系统子网络和基于LSTM神经网络汽轮机子网络，根据深度调峰火电机组运行历史数据构建具有统一时间维度的时序输入序列和时序目标序列，利用对应的时序输入序列和时序目标序列分别对锅炉燃烧系统子网络、再热系统子网络、汽轮机调速系统子网络和汽轮机子网络进行训练； 构造基于LSTM神经网络的锅炉燃烧系统子网络具体为： 将深度调峰火电机组运行历史数据中的燃料量、调阀指令、给水量和给风量构建为具有统一时间维度的时序输入序列，将深度调峰火电机组运行历史数据中的主汽压力和主汽温度构建为具有统一时间维度的时序目标序列，时序输入序列和时序目标序列具有相同的时间长度，且时序目标序列滞后于时序输入序列，滞后时间长度为待预测时间长度； 构造基于LSTM神经网络的锅炉燃烧系统子网络，采用标准差方法对构建的时序输入序列和时序目标序列进行标准化处理，使用标准化处理后的时序输入序列和时序目标序列对基于LSTM的锅炉燃烧系统子网络进行训练，得到训练后的锅炉燃烧系统子网络； 构造基于LSTM神经网络的再热系统子网络具体为： 将深度调峰火电机组运行历史数据中的燃料量、调阀指令、给水量和给风量构建为具有统一时间维度的时序输入序列；将深度调峰火电机组运行历史数据中的再热汽压力和再热汽温度构建为具有统一时间维度的时序目标序列；时序输入序列和时序目标序列具有相同的时间长度，且时序目标序列滞后于时序输入序列，滞后时间长度为待预测时间长度； 构造基于LSTM神经网络的再热系统子网络，采用标准差方法对构建的时序输入序列和时序目标序列进行标准化处理，使用标准化处理后的时序输入序列和时序目标序列对基于LSTM的再热系统子网络进行训练，得到训练后的再热系统子网络； 构造汽轮机调速系统子网络具体为： 将深度调峰火电机组运行历史数据中的调阀指令、主汽压力和主汽温度构建为具有统一时间维度的时序输入序列，将深度调峰火电机组运行历史数据中的调节级压力构建为具有统一时间维度的时序目标序列，时序输入序列和时序目标序列具有相同的时间长度，且时序输入序列与时序目标序列的时刻一一对应； 构造汽轮机调速系统子网络，采用标准差方法对构建的时序输入序列和时序目标序列进行标准化处理，使用标准化处理后的时序输入序列和时序目标序列对汽轮机调速系统子网络进行训练，得到训练后的汽轮机调速系统子网络； 构造基于LSTM神经网络的汽轮机子网络具体为： 将深度调峰火电机组运行历史数据中的调节级压力、再热汽压力和再热汽温度构建为具有统一时间维度的时序输入序列，将深度调峰火电机组运行历史数据中的机组负荷构建为具有统一时间维度的时序目标序列，时序输入序列和时序目标序列具有相同的时间长度，且时序输入序列与时序目标序列的时刻一一对应； 构造基于LSTM神经网络的汽轮机子网络，采用标准差方法对构建的时序输入序列和目标序列进行标准化处理，使用标准化处理后的时序输入序列和时序目标序列对基于LSTM的汽轮机子网络进行训练，得到训练后的汽轮机子网络； 将训练后的锅炉燃烧系统子网络、再热系统子网络、汽轮机调速系统子网络和汽轮机子网络进行结合，得到完整的深度调峰火电机组一次调频负荷预测网络； 将深度调峰机组运行历史数据输入得到的深度调峰火电机组一次调频负荷预测网络中，对未来机组主汽压力、主汽温度、调门后压力、再热汽压力、再热汽温度和机组负荷进行短期预测； 深度调峰火电机组获取新的采样数据后，将新的采样数据加入输入数据，并在原始输入数据中剔除最初时刻同等时间长度的数据，更新网络状态，重复短期预测，实现深度调峰火电机组的一次调频负荷在线预测。

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国网河南省电力公司电力科学研究院;西安交通大学，其通讯地址为：450000 河南省郑州市二七区嵩山南路85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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