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龙图腾网获悉北京全应科技有限公司申请的专利一种基于卷积神经网络的锅炉出力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：CN115600489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202211080905.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于卷积神经网络的锅炉出力预测方法是由南玉泽;王栋;党海峰;夏建涛设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的锅炉出力预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于卷积神经网络的锅炉出力预测方法，包括：将目标预测时刻前第一时间区间内的每一分钟的入炉煤量变化量、一次风量变化量、二次风量变化量、排烟氧含量变化量，输入训练的卷积神经网络模型M，输出目标预测时刻的主蒸汽压力变化量；卷积神经网络模型M为根据第一时间段内的每一分钟的入炉煤量变化量、一次风量变化量、二次风量变化量、排烟氧含量变化量，预测第一时间段后一分钟的主蒸汽压力变化量的模型；基于传递系数coef与目标预测时刻的主蒸汽压力变化量，获取目标预测时刻的主蒸汽流量变化量；基于预先获取的目标预测时刻前一分钟的锅炉出力值以及目标预测时刻的主蒸汽流量变化量，得到目标预测时刻的锅炉出力的预测值。

本发明授权一种基于卷积神经网络的锅炉出力预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的锅炉出力预测方法，其特征在于，包括： S1、将目标预测时刻之前的第一时间区间内的每一分钟的入炉煤量变化量、一次风量变化量、二次风量变化量、排烟氧含量变化量，输入训练的卷积神经网络模型M中，输出得到目标预测时刻的主蒸汽压力变化量； 其中，所述第一时间区间包含h分钟，h为预先设定值； 其中，预先采用训练数据集对所述预先设定的卷积神经网络模型M进行训练以获取训练的卷积神经网络模型M； S2、基于预先获取的传递系数coef与所述目标预测时刻的主蒸汽压力变化量，获取目标预测时刻的主蒸汽流量变化量； S3、基于预先获取的目标预测时刻前一分钟的锅炉出力值以及所述目标预测时刻的主蒸汽流量变化量，得到目标预测时刻的锅炉出力的预测值； 所述S2具体包括： 利用预先获取的传递系数coef与所述目标预测时刻的主蒸汽压力变化量，采用公式1计算得到目标预测时刻的主蒸汽流量变化量； 其中，公式1为： 目标预测时刻的主蒸汽流量变化量=coef×目标预测时刻的主蒸汽压力变化量； 所述传递系数coef是基于所构建的特征变量训练预先设定的无截距线性回归模型得到的； 所述S3具体包括： 基于目标预测时刻前一分钟的锅炉出力值以及所述目标预测时刻的主蒸汽流量变化量，采用公式2得到目标预测时刻的锅炉出力的预测值； 所述公式2为： 目标预测时刻的锅炉出力的预测值=目标预测时刻前的一分钟的锅炉出力值+目标预测时刻的主蒸汽流量变化量×60。

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