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龙图腾网恭喜浙江浙能技术研究院有限公司;浙江浙能兰溪发电有限责任公司申请的专利一种压缩空气和蒸汽联合供应系统的运行优化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：CN114548594B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202210200400.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种压缩空气和蒸汽联合供应系统的运行优化方法是由罗海华;张小根;孙士恩;方昌勇;林俊光;王勇;吴凡;薛伟业;陈凯伦;俞李斌;黄媛媛设计研发完成，并于2022-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种压缩空气和蒸汽联合供应系统的运行优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种压缩空气和蒸汽联合供应系统的运行优化方法，包括：基于影响因素，获取压缩空气和蒸汽联合供应系统运行历史数据；对历史数据中的各个参数数据进行处理与筛选；对筛选出的参数数据建立LSTM预测模型，获取预测数据；基于历史数据和预测数据，以电能、蒸汽运行总成本最低为目标，采用PSO算法进行运行方案优化，获取最优运行方案；系统基于最优运行方案运行。本发明的有益效果是：本发明通过对压缩空气和蒸汽的需求进行LSTM预测，考虑蒸汽驱动离心空压机和电驱动离心空压机的运行特性，以蒸汽、电能运行成本最小为目标，以压缩空气、蒸汽满足用户需求为约束，获得优化运行策略，可以减少资源浪费。

本发明授权一种压缩空气和蒸汽联合供应系统的运行优化方法在权利要求书中公布了：1.一种压缩空气和蒸汽联合供应系统的运行优化方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、基于影响因素，获取压缩空气和蒸汽联合供应系统运行历史数据，所述历史数据包括多个参数数据；所述影响因素包括：企业效益、企业属性、市场行情、气候因素；步骤2、对历史数据中的各个参数数据进行归一化处理，并进行皮尔逊相关系数ρX,Y计算，筛选出符合筛选条件的参数数据，所述符合筛选条件的参数数据与优化目标相关性较大；所述筛选条件为ρX,Y≥0.6；步骤3、对步骤2筛选出的相关性较大的参数数据建立具有时序预测特性的长短期记忆神经网络LSTM预测模型，获取5分钟、1小时和24小时后的压缩空气和蒸汽的需求的预测数据；步骤3具体包括以下步骤：步骤3.1、建立初始预测模型；步骤3.2、将步骤2中筛选出的相关性较大的参数数据分为训练数据集、验证数据集和测试数据集；步骤3.3、通过训练数据集对初始预测模型进行训练，获取训练预测模型；步骤3.4、采用验证数据集进行训练预测模型的调参；步骤3.5、重复步骤3.3与步骤3.4，直至训练预测模型达到设定训练终止阈值，确定最佳预测模型；步骤3.6、基于步骤3.5中的最佳预测模型，获取5分钟、1小时和24小时后的压缩空气和蒸汽的需求的预测数据；步骤4、基于历史数据和步骤3中的预测数据，以电能、蒸汽运行总成本最低为目标，采用PSO算法进行运行方案优化，获取最优运行方案；步骤5、压缩空气和蒸汽联合供应系统基于步骤4中的最优运行方案运行。

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