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龙图腾网获悉大唐东营发电有限公司申请的专利一种基于人工智能的火电厂节能力评估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：CN121094340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511640997.1，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于人工智能的火电厂节能力评估方法是由李卓;牟宗苍;徐启鹏设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的火电厂节能力评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及节能力评估领域，公开了一种基于人工智能的火电厂节能力评估方法，用于为火电厂节能管理提供从瞬时评估到长期决策的全流程支持。包括采集火电厂运行参数并标准化，利用非整数阶微分理论建立煤耗动态响应模型，捕捉煤耗变化的时间记忆效应，通过多参数协同分析，量化温度、压力等参数间的耦合作用，生成优化煤耗特性数据，利用变分分析计算瞬时与综合节能力指数，结合时间序列分析预测未来节能力变化趋势，生成包含关键转折点及置信水平评估的预测报告。基于预测结果生成操作指导方案，输出优化实施方案及预期节能效果预测报告，为火电厂提供涵盖参数调整范围、量化节能效益的完整节能决策支持。

本发明授权一种基于人工智能的火电厂节能力评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的火电厂节能力评估方法，其特征在于，包括： 获取火电厂运行参数，包括主蒸汽温度、再热蒸汽温度、主蒸汽压力、凝汽器真空度、发电负荷率、燃煤消耗量和发电功率，对运行参数进行处理，生成运行参数集合； 将所述运行参数集合输入动态特性分析系统，基于非整数阶微分理论建立煤耗动态响应模型，生成包含时间记忆效应的煤耗动态特性数据，包括： 将所述运行参数集合中的燃煤消耗量、发电功率和时间序列数据输入阶次确定单元，确定非整数阶微分的最佳阶次参数，生成模型阶次参数； 依据所述模型阶次参数与运行参数集合中的温度参数、压力参数和负荷率参数，构建具有历史依赖特性的煤耗动态响应方程，生成煤耗动态模型结构； 依据所述煤耗动态模型结构与实时采集的运行参数序列通过数值迭代计算方法求解煤耗动态响应，生成煤耗动态特性数据； 依据所述煤耗动态特性数据与所述运行参数集合中的温度参数、压力参数、真空度参数和负荷率参数，通过多参数协同分析方法进行处理，生成优化煤耗特性数据； 依据所述优化煤耗特性数据与预设的基准煤耗数据，通过变分分析方法进行计算，生成量化评估结果，包括瞬时节能力指数和综合节能力评价值，包括： 将所述优化煤耗特性数据与基于设备设计参数和运行历史确定的基准煤耗数据通过建立实际煤耗与基准煤耗的泛函关系，生成变分模型，变分模型包括煤耗偏差度量和运行状态约束； 依据所述变分模型与实时运行参数通过变分原理和边界条件处理方法，求解使煤耗特性最优的运行状态轨迹，生成最优煤耗运行轨迹数据； 依据所述最优煤耗运行轨迹数据与当前实际煤耗特性数据，计算当前运行状态相对于最优状态的节能潜力，生成量化评估结果，所述变分模型的核心是一个泛函： ； 其中，为实际煤耗运行轨迹；为最优煤耗轨迹；计算了在任一时刻t实际煤耗与最优煤耗的瞬时偏差；为权重系数； 将所述量化评估结果输入趋势预测系统，通过时间序列分析方法进行处理，生成预测分析报告。

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