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龙图腾网获悉上海明华电力科技有限公司;上海上电漕泾发电有限公司申请的专利一种基于深度学习模型的锅炉壁温预测控制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：CN116540798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310316835.7，技术领域涉及：G05D23/20；该发明授权一种基于深度学习模型的锅炉壁温预测控制方法是由陈欢乐;夏杰;杨士华;石轲;陈梁;吴周晶;朱凌君;刘志成设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习模型的锅炉壁温预测控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习模型的锅炉壁温预测控制方法，该方法通过建立锅炉系统重点监测受热面的壁温深度学习模型，基于该模型分别计算不同控制量下的未来时刻锅炉壁温的变化情况，并从中挑选最优控制结果对应的控制量作为控制器输出，进行壁温干预控制。与现有技术相比，本发明具有工程应用计算简单、防止壁温出现超温情况，从而提高机组安全稳定运行等优点。

本发明授权一种基于深度学习模型的锅炉壁温预测控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习模型的锅炉壁温预测控制方法，其特征在于，该方法通过建立锅炉系统重点监测受热面的壁温深度学习模型，基于模型预测到未来可能出现壁温超温情况时，通过该模型分别计算不同控制量下的未来时刻锅炉壁温的变化情况，并从中挑选最优控制结果对应的控制量作为控制器输出，进行壁温干预控制； 该方法具体包括以下步骤： 步骤S1，将锅炉制粉系统、燃烧系统和风烟系统的相关参数作为特征输入参数，选取历史运行数据并采用循环神经网络训练预测锅炉壁温未来变化的深度学习模型； 步骤S2，从DCS系统实时读取特征变量的参数值，并建立动态数据存储矩阵队列； 步骤S3，从动态数据存储矩阵队列中按照深度学习模型训练数据的采样周期和模型时间补偿，提取模型当前时刻的输入数据矩阵； 步骤S4，将步骤S3中的数据矩阵输入深度学习模型来计算锅炉壁温未来的变化情况； 步骤S5，获取壁温超温预警限制Ts，并与步骤S4的计算结果进行比较，若出现超温情况，进行壁温预测控制干预并执行步骤S6，否则，返回步骤S3； 步骤S6，确定给水流量p2在一个控制周期内的变化量限值[-Δpa,Δpb]，当深度学习模型预测壁温出现超温情况时，以新设定的给水流量代替当前时刻的给水实际流量p2k，重新进行模型预测计算，获取未来时刻的壁温变化值； 步骤S7，计算不同输入下的壁温预测控制性能指标Ji； 步骤S8，选取最小Ji对应的作为下一时刻的给水流量指令，进行壁温超温干预； 所述新设定的给水流量具体计算如下： Δpi＝min-Δpa+i·Δp,Δpb,i＝0,1,…,m 其中Δp为给水流量控制区间、i为计算次数、Ceiling为向上取整运算； 所述壁温预测控制性能指标Ji具体计算如下： 其中，ω为给水流量变化量的计算系数，为作用下的l时刻的壁温预测值。

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