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龙图腾网获悉国家能源集团宿迁发电有限公司;国家能源集团江苏电力有限公司;国能江苏电力工程技术有限公司申请的专利一种电厂燃烧发电智能控制系统及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：CN121172887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511677992.6，技术领域涉及：H02J3/466；该发明授权一种电厂燃烧发电智能控制系统及方法是由马怀成;王海锋;娄杉;刘伟;昝金柱设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电厂燃烧发电智能控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及火力发电技术领域，具体为一种电厂燃烧发电智能控制系统及方法，方法包括：采集燃烧发电控制、煤质参数和发电数据,构建时间序列数据集,构建并训练燃烧发电控制模型；获取电厂历史负荷和气象数据,构建负荷数据集,并基于长短期记忆神经网络LSTM模型训练电厂发电需求预测模型；结合发电需求预测结果和燃烧控制模型,求解最优燃烧发电控制数据，通过PID调节机制,对发电时的锅炉燃烧进行控制调节。本发明通过预测和控制调节,实现了电厂燃烧发电的智能化管理,能够提升电厂发电效率。

本发明授权一种电厂燃烧发电智能控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种电厂燃烧发电智能控制方法，其特征在于，包括： 采集电厂燃烧发电控制数据，获取煤质参数以及发电数据，合并燃烧发电控制数据、煤质参数与发电数据，得到增广的时间序列数据集； 所述电厂燃烧发电控制数据，包括给煤机给煤量、一次风机风量和二次风机风量，并对燃烧发电控制数据进行预处理；所述煤质参数包括低位发热量、全硫分和挥发分；采集发电功率数据； 将预处理后的燃烧发电控制数据、煤质参数和发电功率按时间戳对齐合并，得到增广的时间序列数据集； 基于广义回归神经网络GRNN模型，构建并训练燃烧发电控制模型； 所述广义回归神经网络GRNN模型包括输入层、模式层、求和层以及输出层； 获取电厂历史用电负荷数据以及同时期的气象数据，与负荷数据合并得到增广的电厂负荷数据集； 基于长短期记忆神经网络LSTM模型，构建并训练电厂发电需求预测模型，预测未来时间段的电厂发电需求； 求解电厂燃烧发电控制数据，同时构建发电燃烧时的PID调节机制，对燃烧发电进行控制； 基于电厂负荷预测模型预测的发电需求，将预测的发电需求代入燃烧发电控制模型，求解电厂燃烧发电控制数据； 使用训练完成的电厂负荷预测模型，输入电厂历史负荷数据和气象数据，预测未来时间段的电厂负荷，得到负荷预测序列； 根据负荷预测序列，将预测的负荷功率值输入到燃烧发电控制模型，求解出对应的燃烧发电控制数据序列，包括给煤量、一次风量和二次风量的数据序列。

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家能源集团宿迁发电有限公司;国家能源集团江苏电力有限公司;国能江苏电力工程技术有限公司，其通讯地址为：223803 江苏省宿迁市宿城区洋北镇；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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