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龙图腾网获悉上海勘测设计研究院有限公司;清华大学;东方电气集团东方电机有限公司申请的专利一种水泵水轮机性能预测方法及装置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：CN121211983B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511748199.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种水泵水轮机性能预测方法及装置是由李彦浩;肖业祥;夏翔;王钊宁;房煦峰;方红;邓晓飞设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水泵水轮机性能预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及水泵水轮机性能预测技术领域，公开了一种水泵水轮机性能预测方法及装置，该方法包括获取目标水泵水轮机对应的历史几何参数、历史运行参数和历史性能参数，基于历史几何参数和历史运行参数计算水泵水轮机无量纲参数，构建水泵水轮机性能预测模型，基于历史几何参数、历史运行参数、水泵水轮机无量纲参数和历史性能参数，对水泵水轮机性能预测模型进行训练，得到训练后的水泵水轮机性能预测模型，利用训练后的水泵水轮机性能预测模型对目标水泵水轮机进行性能预测，得到水泵水轮机性能预测结果。本发明缩短了性能预测的周期，为快节奏、高频次的水泵水轮机优化设计提供数据基础。

本发明授权一种水泵水轮机性能预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种水泵水轮机性能预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标水泵水轮机对应的历史几何参数、历史运行参数和历史性能参数； 基于所述历史几何参数和所述历史运行参数计算水泵水轮机无量纲参数；其中，所述水泵水轮机无量纲参数包括发电工况转速比、抽水工况转速比、空化系数和双向流道对称因子； 构建水泵水轮机性能预测模型；其中，所述水泵水轮机性能预测模型包括双向长短期记忆神经网络和物理信息神经网络； 基于所述历史几何参数、所述历史运行参数、所述水泵水轮机无量纲参数和所述历史性能参数，对所述水泵水轮机性能预测模型进行训练，得到训练后的水泵水轮机性能预测模型； 利用训练后的水泵水轮机性能预测模型对目标水泵水轮机进行性能预测，得到水泵水轮机性能预测结果； 所述基于所述历史几何参数、所述历史运行参数、所述水泵水轮机无量纲参数和所述历史性能参数，对所述水泵水轮机性能预测模型进行训练，得到训练后的水泵水轮机性能预测模型，包括： 将所述历史几何参数、所述历史运行参数、所述水泵水轮机无量纲参数和所述历史性能参数输入所述双向长短期记忆神经网络，得到中间特征向量； 获取水泵水轮机物理场参数，将所述水泵水轮机物理场参数和所述中间特征向量输入所述物理信息神经网络，得到性能预测参数； 获取目标水泵水轮机对应的组件空间坐标，基于所述组件空间坐标，对目标水泵水轮机进行物理场分布模拟，得到水泵水轮机物理场分布值； 基于所述性能预测参数、所述组件空间坐标、所述水泵水轮机物理场分布值和所述水泵水轮机无量纲参数确定自适应加权损失值； 利用所述自适应加权损失值对模型参数进行迭代优化，得到所述训练后的水泵水轮机性能预测模型。

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