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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于Mann-Kendall算法和LSTM神经网络的热力透平机组预警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：CN116151312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211196766.2，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权基于Mann-Kendall算法和LSTM神经网络的热力透平机组预警方法及系统是由葛冰;卢梦威;迟重然;仲兴华设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Mann-Kendall算法和LSTM神经网络的热力透平机组预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于Mann‑Kendall算法和LSTM神经网络的热力透平机组预警方法及系统，包括：在电厂数据库中获取机组运行数据；从电厂历史数据中筛选出正常运行状态下的数据，构建预测库及标准库神经网络；将电厂实时运行数据输入标准库和预测库进行比对，若热力参数超出设置的阈值则报警；在报警后，通过Mann‑Kendall算法对各个热力参数的变化趋势进行识别。本发明通过采用LSTM神经网络考虑热力透平机组热容量的影响，对热力参数进行预测，实现更为超前的电厂运行预测结果；通过采用滑动窗口残差分析法对预测结果进行评估，从而实现更加准确的评估效果，减少随机信号的影响。

本发明授权基于Mann-Kendall算法和LSTM神经网络的热力透平机组预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Mann-Kendall算法和LSTM神经网络的热力透平机组预警方法，其特征在于，包括： 步骤S1：在电厂数据库中获取机组运行数据，数据包括经清洗后的电厂实时运行数据和电厂历史运行数据； 步骤S2：从电厂历史数据中筛选出正常运行状态下的数据，构建热力透平机组预警系统预测库及标准库神经网络； 步骤S3：将电厂实时运行参数数据输入标准库和预测库进行比对，若热力参数超出设置的阈值则报警； 步骤S4：在报警后，结合Mann-Kendall算法对各个热力参数的变化趋势进行识别； 在所述步骤S3中： 步骤S3.1：从边缘数据库中提取实时调节级后压力、主汽门压力、一段抽气压力、二段抽气压力、高压缸的排气压力和功率的数据作为状态参数； 步骤S3.2：将状态参数输入标准库中，判断其与正常值的偏差，若与正常标准偏差超出阈值则报警； 步骤S3.3：如果标准库没有报警，则将状态参数输入预测库，预测调节级后压力的值，结合滑动窗口残差分析法计算窗口内残差的标准差和均值，若超出设置阈值则报警； 在所述步骤S4中： 步骤S4.1：报警后，由用户输入需要查看的参数及其对应的时间段； 步骤S4.2：根据用户的需要对参数进行可视化显示； 步骤S4.3：对参数的变化趋势进行识别；通过增长系数判别法判断变化的剧烈程度，如果增长系数值大于预设值，则认为变化是剧烈的； 通过Mann-Kendall算法判断时间段内数据是增长、减少还是保持稳定；将结果与增长系数的结果关联，得知数据是保持稳定、骤增、骤降、缓增或缓降； 步骤S4.4：通过计算整个时间段内，对应时间步长参数斜率之比的标准差判断参数的变化是否成比例。

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