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龙图腾网获悉国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司申请的专利一种电站钢板生产过程的终冷温度预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：CN119577331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202411635103.5，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种电站钢板生产过程的终冷温度预测方法是由丁肇印;杜岩;李龙;王玉喜;刘秋雪;于波;董鹏设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电站钢板生产过程的终冷温度预测方法在说明书摘要公布了：一种电站钢板生产过程的终冷温度预测方法，属于电站钢板生产制造技术领域，为了解决现有对冷却过程中钢板的终冷温度预测方法精度较差、误差较大的问题。它包括：在电站钢板冷却过程中，采集冷却过程钢板参数的数据，对数据进行预处理；以冷却过程钢板参数的数据作为XGBoost预测模型的输入数据，以钢板终冷温度作为为XGBoost预测模型的输出数据；采用贝叶斯定律对XGBoost预测模型的超参数进行优化调节，构建基于BO‑XGBoost的电站钢板终冷温度的预测模型，获得BO‑XGBoost预测模型；采用BO‑XGBoost预测模型对电站钢板终冷温度进行实时预测。本发明用于钢板在冷却过程中的监测。

本发明授权一种电站钢板生产过程的终冷温度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种电站钢板生产过程的终冷温度预测方法，其特征在于，它包括： S1、在电站钢板冷却过程中，采集冷却过程钢板参数的数据，对数据进行预处理； S2、以冷却过程钢板参数的数据作为XGBoost预测模型的输入数据，以钢板终冷温度作为为XGBoost预测模型的输出数据； 采用贝叶斯定律对XGBoost预测模型的超参数进行优化调节，构建基于BO-XGBoost的电站钢板终冷温度的预测模型，获得BO-XGBoost预测模型； S3、将S1获取的冷却过程钢板参数的数据输入至BO-XGBoost预测模型中，对电站钢板终冷温度进行实时预测； S2所述XGBoost预测模型包括： S2-1、根据训练数据集和损失函数，计算目标函数； 训练集数据集，损失函数，计算目标函数： ； ； 其中，表示第颗CART树，表示总CART颗树，表示样本的真实值，表示样本的预测值，表示第轮迭代的样本的预测值，表示第颗CART树的预测输出，表示第轮迭代的样本的预测输出； S2-2、将目标函数引入正则化； ； 其中，表示引入的正则化函数，表示叶子节点的数量，表示叶子节点数量的后剪枝数，表示叶子节点权重向量的2-范数，表示正则化项，表示第个叶子节点的权重，表示第个叶子节点； S2-3、计算第轮迭代的模型目标函数为： ； 其中，表示第颗CART树的正则化函数； S2-4、计算模型的整体目标函数： ； S2-5、将S2-4获得的整体目标函数采用二阶泰勒进行展开： 其中，表示泰勒展开后的一阶偏导，表示泰勒展开后的二阶偏导； S2-6、将树模型的迭代转化为关于树的叶子节点的迭代，目标函数变形为： ； S2-7、将常数项省去，将目标函数简化为： ； S2-8、将属于第个叶子节点的所有样本划入到一个叶子节点的样本集合中，即将所有样本按照叶子节点进行分组，最后得到： ； S2-9、令，，获得目标函数最优解点和最优解： 。

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