山东建筑大学马昕获国家专利权
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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利一种泵站系统的单泵建模与泵组协同优化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：CN121162508B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511704606.8，技术领域涉及：F04B49/06；该发明授权一种泵站系统的单泵建模与泵组协同优化方法及系统是由马昕;张倩;刘长坤;赵文凯;张恩泽;刘庚明;池红阳;巩京昊设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种泵站系统的单泵建模与泵组协同优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于水力机械与智能控制技术领域，公开了一种泵站系统的单泵建模与泵组协同优化方法及系统，包括获取单泵运行参数，构造指数型物理公式和神经网络模型，并将指数型物理公式嵌入神经网络模型中，得到E‑PINN模型；基于E‑PINN模型，构建包括结构型知识与趋势型知识的TS‑PINN模型和泵组级损失函数；以总功率最小作为优化目标，确定流量约束条件和效率约束条件；利用双层优化架构优化E‑PINN模型、TS‑PINN模型以及泵组控制策略。本发明实现了多泵站基于精准特性曲线的协同优化控制，降低系统总能耗。
本发明授权一种泵站系统的单泵建模与泵组协同优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种泵站系统的单泵建模与泵组协同优化方法，其特征在于，包括： 获取单泵运行参数，并对单泵运行参数进行预处理，所述单泵运行参数包括流量参数、扬程参数、功率参数以及频率参数； 基于预处理后的单泵运行参数，构造指数型物理公式和构建神经网络模型，并将指数型物理公式嵌入神经网络模型中，得到E‑PINN模型，通过融合物理约束的损失函数和高斯负对数似然损失函数对E‑PINN模型进行训练，所述预处理包括基于置信区间的局部异常过滤、标准化处理以及增量聚类处理； 基于E‑PINN模型，构建包括结构型知识与趋势型知识的TS‑PINN模型和泵组级损失函数； 以总功率最小作为优化目标，确定流量约束条件和效率约束条件；利用双层优化架构优化E‑PINN模型、TS‑PINN模型以及泵组控制策略。
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