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龙图腾网获悉吉林电力股份有限公司;国核电力规划设计研究院有限公司申请的专利基于风光预测的合成氨生产负荷智能调控方法及系统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：CN120784885B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510952196.2，技术领域涉及：H02J3/14；该发明授权基于风光预测的合成氨生产负荷智能调控方法及系统是由杨玉峰;王勇;李军;张永平;林再江;李斌;刘立;徐辉;杨华政;郑亚锋;王桂楠;刘晨晖设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于风光预测的合成氨生产负荷智能调控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于风光预测的合成氨生产负荷智能调控方法及系统，涉及能源与化工生产技术领域，包括采集风光数据和合成氨工艺数据，利用双流变分自编码器结合残差连接机制预测发电功率曲线和工艺参数趋势，确定工艺参数约束和安全边界，建立工艺参数安全约束模型，获取负荷调节空间，基于优化算法生成最优负荷指令并通过串级PID实现负荷智能调控。本发明实现了对合成氨装置负荷的精确动态调控，提高了风光消纳能力和生产效率。

本发明授权基于风光预测的合成氨生产负荷智能调控方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于风光预测的合成氨生产负荷智能调控方法，其特征在于，包括： 采集风电场和光伏电站的数据作为气象样本集，同时采集合成氨装置的数据作为工艺样本集； 利用双流变分自编码器分别处理所述气象样本集和工艺样本集，通过编码网络提取气象数据和工艺数据的时序特征，结合残差连接机制生成潜在特征，基于所述潜在特征生成未来时段的风光发电功率预测曲线和合成氨装置工艺参数变化趋势； 根据所述风光发电功率预测曲线和所述工艺参数变化趋势，计算合成氨装置在各时刻的工艺参数上下限约束和工况安全边界，根据历史运行数据确定工艺参数之间的耦合关系，建立工艺参数的安全约束模型；将所述工艺参数上下限约束和所述工艺参数安全约束模型相结合，得到合成氨装置在不同风光出力条件下的负荷调节空间，包括： 根据所述风光发电功率预测曲线在当前时刻的预测值，确定原料气压力上限值和下限值、循环气压力上限值和下限值以及合成塔温度上限值和下限值，得到工艺参数上下限约束和工况安全边界； 提取历史运行数据中原料气压力与循环气压力的稳态工况数据，计算原料气压力与循环气压力的线性相关系数，提取动态工况数据，确定合成塔温度与原料气压力、循环气压力的响应时间差和响应幅值比，将所述线性相关系数、响应时间差和响应幅值比输入安全约束评估函数，生成工艺参数安全约束模型； 将所述工艺参数上下限约束和工况安全边界代入所述工艺参数安全约束模型，分别计算原料气压力和循环气压力的稳态约束区间、合成塔温度的动态响应约束区间，取所述稳态约束区间与所述动态响应约束区间的交集，得到合成氨装置在不同风光出力条件下的负荷调节空间； 基于所述负荷调节空间，结合负荷优化算法将历史工艺数据的波动规律作为寻优约束条件，生成各时段负荷分配的初始解集并计算适应度值，根据适应度值大小动态调整信息素的释放量和挥发系数，当连续迭代的最优解变化值小于预设收敛阈值时，输出合成氨装置的分时段最优负荷调控指令，包括： 提取历史工艺数据中负荷连续变化序列，统计相邻两个时间点的负荷变化绝对值和负荷变化率绝对值的分布区间，将所述分布区间的上限值分别设定为负荷变化量上限值和负荷变化率上限值，得到负荷优化约束边界； 基于蚁群算法构建所述负荷优化算法，在负荷调节空间内随机生成符合蚁群规模要求的负荷解，判断每组负荷解中相邻时间点的负荷变化量和负荷变化率是否在负荷优化约束边界之内，将满足判断条件的负荷解保留为初始负荷解集，计算每个负荷解的负荷目标偏差量和负荷波动幅值，分别赋予所述负荷目标偏差量和所述负荷波动幅值对应权重，将加权求和的结果作为适应度值； 根据当前完成迭代的次数确定信息素基准释放量，将当前迭代的最优适应度值与平均适应度值的比值乘以信息素浓度衰减系数得到信息素浓度调节因子，基于所述信息素浓度调节因子调节基准释放量得到信息素实际释放量，将所述信息素实际释放量更新至信息素浓度矩阵； 按照所述信息素浓度矩阵的数值分布生成新一轮负荷解集，重复计算适应度值并更新信息素浓度矩阵，当连续迭代达到预定次数且最优适应度值变化量均小于预设收敛阈值时，将对应的负荷解输出为合成氨装置的分时段最优负荷调控指令； 将所述最优负荷调控指令转化为控制参数，将所述控制参数分解为工艺参数目标值，通过串级PID控制器进行逐级调节实现合成氨生产负荷智能调控。

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