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龙图腾网获悉吉林电力股份有限公司白城发电公司;暨南大学申请的专利火电机组空冷单元的传热性能在线监测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：CN116432029B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310312068.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权火电机组空冷单元的传热性能在线监测方法及系统是由张九彧;李海涛;李军;李伟;吴哲;邓慧;温文涛设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本火电机组空冷单元的传热性能在线监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及火电机组空冷单元的传热性能在线监测方法，将总流程分成两部分，第一部分为数据驱动模型训练部分，包括从数据采集模块开始获取历史数据，经过传热系数计算、归一化后进行数据驱动模型的训练；第二部分为空冷岛传热性能监测部分，从数据采集模块开始获取实时数据，经过时间滑窗、归一化器，通过数据驱动模型计算出各单元的传热系数，再进行传热系数的可视化。本发明相比于传统的计算方式，基于数据驱动的监测方法能够全面、准确且及时地监测空冷岛各单元的传热性能，实时地计算各单元的传热系数，为火力发电厂制定与实施冬季防冻措施和后续空冷岛风机经济优化控制提供重要依据。

本发明授权火电机组空冷单元的传热性能在线监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.火电机组空冷单元的传热性能在线监测方法，其特征在于，包括以下： 第一部分，数据驱动模型训练，包括， 获取目标空冷岛的每个空冷单元的红外热像图，根据所述红外热像图计算每个空冷单元的平均温度； 通过DCS系统获取作为数据驱动的输入特征的数据，以及用于计算传热系数的数据； 将所述平均温度以及DCS系统获取的数据作为输入的数据集，用输入的所述数据集训练数据驱动模型，得到最终的数据驱动模型； 第二部分，目标空冷岛的传热性能监测，包括， 实时获取目标空冷岛的红外热像图以及DCS系统的相关数据共同作为输入数据集，将输入数据集的数据同时进行归一化； 将归一化后的数据输入到时间滑窗中，以时间滑窗内的数据作为实时的输入样本输入到数据驱动模型当中，模型计算输出火电机组中各单元的传热系数； 其中，数据驱动模型采用RNN结构神经网络，所述RNN采用LSTM神经元结构， 具体的，通过DCS系统获取作为数据驱动的输入特征的数据，以及用于计算传热系数的数据，包括， 通过DCS系统获取的数据有两种，一种是作为数据驱动的输入特征，包括在空冷岛上的监测点获取空冷岛入口蒸汽温度、空冷岛各单元的出口凝结水温度与轴流风机转速；另一种是计算传热系数的数据，包括汽轮机出口的排汽压力与排汽流量、大气温度即空冷岛入口空气温度、大气压，并计算空冷岛各单元的传热系数； 数据驱动模型的训练过程包括， 根据获取的空冷岛上的监测点获取空冷岛入口蒸汽温度、空冷岛各个单元的出口凝结水温度、各个单元的轴流风机转速、各个单元背风面翅片管的平均温度作为输入特征，并严格按照时刻作为一个向量X，且时刻t的输入特征向量记为；样本输出向量y为空冷岛各个单元的传热系数的一维化排列，与输入特征时刻严格对应，记为， 模型的每次输入为某时刻t对应最近T个时刻的输入样本，即[,,…,]，模型输出为，模型训练时，输入特征向量X与样本输出向量y按照时间顺序排列作为模型的训练样本集。

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吉林电力股份有限公司白城发电公司;暨南大学，其通讯地址为：137319 吉林省白城市白城经济开发区电厂路2066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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