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龙图腾网获悉国能常州发电有限公司;国能常州第二发电有限公司申请的专利一种用于火电机组调峰的优化控制系统及决策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：CN121303610B 。

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：202511872351.6，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种用于火电机组调峰的优化控制系统及决策方法是由左克祥;王建超;刘宏文;陆军;王冯设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于火电机组调峰的优化控制系统及决策方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种用于火电机组调峰的优化控制系统及决策方法，涉及机器学习技术领域，方法包括：对火电机组的运行特征值和调峰性能数据进行采集和分析，利用机器学习训练出能够预测火电机组调峰性能的神经网络模型，利用聚类算法对运行特征相似的火电机组进行聚类，使用数据挖掘算法分析火电机组调峰性能差的关联原因，挖掘出火电机组调峰性能与火电机组运行之间的隐含规律和模式，实现对火电机组的控制管理；系统结合了工况数据采集模块、调峰性能预测模块、工况模式聚类模块、调峰决策挖掘模块，实时收集火电机组数据，快速预测调峰性能，分析关联原因；本申请挖掘了火电机组的性能关联原因，为优化决策提供思路。

本发明授权一种用于火电机组调峰的优化控制系统及决策方法在权利要求书中公布了：1.一种用于火电机组调峰的优化控制决策方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取火电机组的历史运行特征序列集合以及对应调峰性能指标序列； 利用火电机组的历史运行特征序列集合和对应调峰性能指标序列进行训练，训练出预测未来调峰性能指标的神经网络模型；所述神经网络模型为RNN神经网络模型或LSTM神经网络模型； 从所有火电机组中筛选出历史亚调峰性能火电机组数据集，利用历史亚调峰性能火电机组数据集，通过聚类算法对火电机组进行聚类，得到K个火电机组聚类簇，训练出聚类算法模型； 根据K个火电机组聚类簇，得到L个火电机组数据集，利用数据挖掘算法对L个火电机组数据集进行挖掘，获得每个火电机组数据集的频繁项集；K=L； 将频繁项集设为关联运行特征集，根据关联运行特征集，为每个火电机组聚类簇设置一个决策标签； 获取实际的调峰性能指标序列和实际的运行特征序列集合，输入神经网络模型中对未来调峰性能指标进行预测，得到火电机组未来的调峰性能数据； 根据火电机组未来的调峰性能数据，筛选出亚调峰性能火电机组数据集，将亚调峰性能火电机组数据集中的每个调峰性能指标和运行特征输入聚类算法模型中，得到每个火电机组所在的火电机组聚类簇的决策标签。

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