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龙图腾网获悉河北荣春能源科技有限公司;湖北能源集团鄂州发电有限公司申请的专利基于多维度模型预测的机组运行状态监测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：CN120540181B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511045162.1，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权基于多维度模型预测的机组运行状态监测方法是由刘秋升;柳长胜;汤泽煜;陈经哲;戴赟;张思思设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维度模型预测的机组运行状态监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多维度模型预测的机组运行状态监测方法；涉及火电机组多维度模型预警领域；本发明通过获取机组的关键设备，并获取关键设备的监测参数，设置监测参数对应的监测点，进而获取机组的设备运行网；设置设备运行网的参数关联组和训练周期，根据训练周期获取参数关联组对应的参数数据；根据参数数据获取参数关联组的关联函数，进而获取机组的多维度模型；基于多维度模型对机组运行状态进行监测获取异常运行状态；根据异常运行状态生成异常预警信号；本发明有效提高火电机组运行状态监测的全面性。

本发明授权基于多维度模型预测的机组运行状态监测方法在权利要求书中公布了：1.基于多维度模型预测的机组运行状态监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S1：获取机组的关键设备，并获取关键设备的监测参数，设置监测参数对应的监测点，进而获取机组的设备运行网； 步骤S2：设置设备运行网的参数关联组和训练周期，根据训练周期获取参数关联组对应的参数数据；根据参数数据获取参数关联组的关联函数，进而获取机组的多维度模型； 步骤S3：基于多维度模型对机组运行状态进行监测获取异常运行状态； 步骤S4：根据异常运行状态生成异常预警信号； 获取机组的关键设备的过程包括： 设置异常频率监测周期，根据异常频率监测周期获取机组的历史监测记录，进而根据历史监测记录获取各个机组对应设备的异常频率；设置各个设备的异常影响程度以及异常维修成本；进而通过异常频率、异常影响程度以及异常维修成本的乘积获取各个设备的异常代价值； 设置异常代价值阈值，若异常代价值超出异常代价值阈值，则将对应的设备标记为关键设备；反之，标记为次要设备； 设置设备运行网的参数关联组的过程包括： 所述参数关联组包括直接因果关联组、运行关联组以及时序关联组； 基于设备运行网将各个关键设备对应的监测参数分别设置为直接因果关联组的异常变量因素；并设置各个次要设备中与异常变量因素关联的监测参数，设置为异常因变量因素，进而将异常变量因素与异常因变量因素进行整合生成直接因果关联组； 将同步设备网相同监测参数进行整合生成对应的时序关联组；并根据串联设备网的串联顺序将串联设备网第一个设备对应的所有监测参数分别为关联数据头，进而按照串联顺序将关联数据头关联各个设备的监测参数获取运行关联组。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河北荣春能源科技有限公司;湖北能源集团鄂州发电有限公司，其通讯地址为：050000 河北省石家庄市裕华区槐中路169号北方设计院生活区3-4-404；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。