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龙图腾网恭喜京能十堰热电有限公司申请的专利基于大数据的带负荷动力中心热电联产机组煤耗预测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：CN114819330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202210425100.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于大数据的带负荷动力中心热电联产机组煤耗预测系统是由王飞;白世雄;冯培峰;解世涛;曹建锋设计研发完成，并于2022-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的带负荷动力中心热电联产机组煤耗预测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的带负荷动力中心热电联产机组煤耗预测系统，所述预测系统包括以下步骤：S1：开展机组性能试验，收集机组在不同负荷率下以及机组带负荷动力中心运行时，负荷动力中心带不同负荷时，发电煤耗和供电煤耗原始试验数据；S2：收集机组在不同运行方式下，供热季与非供热季的不同热负荷下发电煤耗原始数据；S3：收集试验数据进行预处理操作，作为建立模型用数据集；S4：建立数据预测模型，预估不同变量情况下，各机组的发电煤耗和供电煤耗值；S5：统计分析预测结果，得出分析报告；S6：根据外部环境条件，优化机组运行方式。本发明可对不同复杂工况煤耗科学预测，精细化管理，制定优化运行方案，提高机组经济运行水平。

本发明授权基于大数据的带负荷动力中心热电联产机组煤耗预测系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据的带负荷动力中心热电联产机组煤耗预测系统，其特征在于，包括如下步骤：S1：开展机组性能试验，收集机组在不同负荷率下以及机组带负荷动力中心运行时，负荷动力中心带不同负荷时，发电煤耗和供电煤耗原始试验数据；S2：收集机组在不同运行方式下，供热季与非供热季的不同热负荷下发电煤耗原始数据，获得数据存入数据库，为数据预处理提供数据基础；S3:收集原始数据进行预处理操作，对试验数据拟合、扩展、清洗处理，建立模型用数据库；S4：建立数据预测模型，预估不同变量情况下，各机组的发电煤耗和供电煤耗值；S5：统计分析预测结果，得出分析报告；S6：结合影响机组运行的外部环境条件因素及内部因素，优化机组运行方式；其中：步骤S2中所述机组的不同运行方式包括：非供热季单机运行方式、非供热季双机运行方式、供热季双机运行方式，收集这三种运行方式下的不同电负荷与热负荷对应的发电煤耗，获得数据存入数据库，作为数据预处理提供数据基础；步骤S4中建立预测模型包括以下步骤：S41：选取机组试验数据集，使用智能数据建模软件DTEMPOWER,分别建立1号和2号机组带负荷动力中心运行方式下发电煤耗与供电煤耗预测模型；S42：选取非供热季双机运行方式下，不同机组负荷和热负荷对应发电煤耗数据的训练集,使用智能数据建模软件DTEMPOWER,分别建立1号机组和2号机组非供热季机组带供热发电煤耗预测模型；S43：选取供热季双机运行方式下，不同机组负荷和热负荷对应发电煤耗数据的训练集,使用智能数据建模软件DTEMPOWER,建立供热季双机运行方式机组带供热发电煤耗预测模型；S44：输出S41、S42和S43模型训练结果，保存训练成果，选取训练集作为数据基础，分别输出非供热季1号机组、2号机组以及非供热季双机运行下和供热季双机运行方式下，发电量、供热量、负荷动力中心发电量3个变量下发电煤耗数据集，使用智能数据建模软件DTEMPOWER,分别建立非供热季1号机组带负荷动力中心带供热发电煤耗预测模型、非供热季2号机组带负荷动力中心带供热发电煤耗预测模型、非供热季双机运行带负荷动力中心带供热发电煤耗预测模型和供热季双机运行发电煤耗预测模型；S45:输出S44不同工况模型训练集，与历史数据进行验证总结，定期选取训练集，优化预测模型。

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