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龙图腾网获悉中国南方电网有限责任公司申请的专利一种基于自适应支持向量机的电厂燃煤大数据分析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：CN115496516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202110670195.0，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权一种基于自适应支持向量机的电厂燃煤大数据分析方法是由卢伟辉;李鹏;赵玉柱;刘兴辉设计研发完成，并于2021-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应支持向量机的电厂燃煤大数据分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应支持向量机的电厂燃煤大数据分析方法，所述方法包括：利用预先确定的煤质数据分析模型对待分析的煤种进行实时分析，得到煤质分析结果；其中，所述煤质数据分析模型包括多个用于分析不同煤种的煤质数据的最佳支持向量机；根据煤质历史数据，利用遗传算法对支持向量机进行训练和优化，得到最佳支持向量机，利用得到的最佳支持向量机对新煤种进行实时分析，根据新煤种实时分析值与实验分析数据之间的偏差，判定最佳支持向量机是否需要自更新，根据样本集的数量判断是否训练优化得到新的最佳支持向量机。本发明能够对各类煤种进行实时分析得到煤质数据，能够提高燃料管理系统的数据分析功能和信息智能化水平。

本发明授权一种基于自适应支持向量机的电厂燃煤大数据分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应支持向量机的电厂燃煤大数据分析方法，其特征在于，所述方法包括： 利用预先确定的煤质数据分析模型对待分析的煤种进行实时分析，得到煤质分析结果； 其中，所述煤质数据分析模型包括多个用于分析不同煤种的煤质数据的最佳支持向量机，通过以下步骤得到煤质数据分析模型： 获取煤质历史数据和所有新煤种的实验分析数据； 基于获取到的煤质历史数据，利用遗传算法对预先建立的支持向量机进行训练和优化，得到最佳支持向量机；其中，所述利用遗传算法对预先建立的支持向量机原型进行训练和优化，得到最佳支持向量机，包括： 将获取到的煤质历史数据划分为训练样本和测试样本；其中，所述训练样本和测试样本为：将获取到的n条煤质历史数据的前2n3条样本划分为训练样本，后n3条样本划分为测试样本； 将训练样本的数据划分为输入变量x和输出变量y代入预先建立的支持向量机；其中，将训练样本中的基低位发热量作为预先建立的支持向量机的输出变量y，将干燥基灰分、水分、干燥无灰基挥发分和干燥基硫分作为预先建立的支持向量机的输入变量x； 将支持向量机中的参数ε和C作为优化变量，将支持向量机测试的均方根误差作为优化目标函数； 基于优化变量和优化目标函数，利用遗传算法对预先建立的支持向量机的训练过程进行优化，包括： 初始化种群数目为m； 训练支持向量机：基于训练样本，利用遗传算法进行选择、交叉、变异遗传计算，得到m组优化参数ε和C，将优化参数ε和C输入支持向量机原型进行回归训练，得到m个回归支持向量机； 测试支持向量机：利用测试样本对m个回归支持向量机进行测试，选取最优的回归支持向量机； 根据遗传的代数是否达到设定的p代，判断遗传算法的计算是否终止：当遗传的代数未达到设定的p代，继续训练、测试支持向量机，直到遗传的代数达到设定的p代；当遗传的代数达到设定的p代，终止遗传算法的计算； 遗传算法终止后，选取测试时回归误差最小的最优的回归支持向量机作为最佳支持向量机； 利用最佳支持向量机对新煤种进行实时分析，根据新煤种实时分析值与实验分析数据之间的偏差，判定最佳支持向量机是否需要自更新：其中，新煤种实时分析值与实验分析数据之间的偏差的计算方式如下： 利用最佳支持向量机对新煤种进行实时分析；其中最佳支持向量机通过下式表示： 1 式1中，、为支持向量机模型中的拉格朗日乘子，为核函数，为偏差系数； 计算新煤种实时分析值与实验分析数据之间的偏差，通过下式计算： 2 其中，表示新煤种实时分析值与实验分析数据之间的偏差；表示实验分析数据；表示模型计算得出分析值； 当偏差大于预先设定的偏差阈值Ecs，最佳支持向量机继续运行，并将该新煤种的数据存储在样本集内； 当偏差小于预先设定的偏差阈值Ecs，最佳支持向量机进行自更新； 根据样本集的数量判断是否训练优化得到新的最佳支持向量机： 当样本集数量大于设定阈值q，基于样本集对预先建立的支持向量机进行训练和优化，获得新的最佳支持向量机，对新煤种进行实时分析并自更新； 当样本集数量小于设定阈值q，现有的最佳支持向量机继续运行。

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