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龙图腾网获悉中海福建燃气发电有限公司申请的专利一种基于LSTM神经网络与边界约束优化的压气机性能劣化分析及水洗推荐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：CN121434663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202512020002.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于LSTM神经网络与边界约束优化的压气机性能劣化分析及水洗推荐方法是由李磊;江昌标;张功权;赖武;李文玲;王睿弘;王茂芳;曾毅;王树庆;李飞;邱奇烨;彭利英;李怡;傅祺;叶长杰;阮航;何洪;何鉴韬设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM神经网络与边界约束优化的压气机性能劣化分析及水洗推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LSTM神经网络与边界约束优化的压气机性能劣化分析及水洗推荐方法，涉及燃气轮机发电机组压气机性能劣化分析技术领域，包括利用多元线性回归算法，建立机组负荷－压气机效率的计算方程，并绘制水洗前后压气机效率最大最小曲线以及每日平均效率曲线。通过LSTM神经网络预测效率劣化趋势，并以预测数据构造边界约束优化问题计算出水洗剩余时间，提供优化建议。本发明所述方法能够定量地分析并展示压气机效率的劣化情况并提前进行水洗推荐，确保压气机始终运行在最佳状态，提高运行的经济性和安全性，适应不同机组的压气机性能，为运行人员提供了科学、及时的优化指导，具有广泛的应用前景。

本发明授权一种基于LSTM神经网络与边界约束优化的压气机性能劣化分析及水洗推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM神经网络与边界约束优化的压气机性能劣化分析及水洗推荐方法，其特征在于，包括： 采集运行历史数据，根据水洗前后数据拟合负荷－效率上下限方程，输出每分钟压气机效率、机组负荷均值拟合每日负荷－效率方程； 所述根据水洗前后数据拟合负荷－效率上下限方程包括，利用一元二次多项式拟合算法，拟合出以压气机效率平均值为因变量，以燃气轮机发电负荷平均值为自变量的水洗前压气机效率的一元二次方程； 利用一元二次多项式拟合算法，拟合出以压气机效率平均值为因变量，以燃气轮机发电负荷平均值为自变量的水洗后压气机效率的一元二次方程； 所述根据水洗前后数据拟合负荷－效率上下限方程包括，利用一元二次多项式拟合算法，拟合出以压气机效率平均值为因变量，以燃气轮机发电负荷平均值为自变量的每日压气机效率的一元二次方程； 基于负荷－效率方程绘制压气机效率劣化曲线图，训练LSTM神经网络，预测未来压气机效率劣化状态； 基于未来压气机效率劣化状态输出累计效率燃气成本与水洗成本，构建边界约束优化问题输出水洗剩余时间推荐，根据水洗剩余时间和压气机效率劣化状态触发水洗预警； 根据LSTM神经网络预测结果，输出压气机效率下降折算机组燃气损失，采集现场水洗操作成本数据，以燃气累计损失和水洗操作成本构建边界优化问题，通过寻优最小化单位时间内总成本，输出最佳水洗时间剩余时长； 计算当日机组负荷的压气机效率劣化差值，结合水洗剩余时长进行逻辑判断，触发水洗预警。

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