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龙图腾网恭喜华能东莞燃机热电有限责任公司;湖南金琅玛节能环保科技有限公司申请的专利基于数据挖掘算法的电厂凝汽器真空实时寻优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：CN114969997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210209136.8，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于数据挖掘算法的电厂凝汽器真空实时寻优方法是由刘希念;冯庭有;刘野;蔡承伟;张辉;肖晨宇;田际;邱爽设计研发完成，并于2022-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据挖掘算法的电厂凝汽器真空实时寻优方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据挖掘技术领域，具体涉及基于数据挖掘算法的电厂凝汽器真空实时寻优方法。寻优方法为：基于在线监测仪器获取时序汽轮机负荷、电厂中的循环水温度、循环水流量、凝汽器端差参数数据；构建神经网络，拟合所述时序参数数据与凝汽器真空的关系；获取每个参数数据的特征变化重要性比例；基于所述特征变化重要性比例获取每个特征的初始划分粒子数量；获取每个粒子不同循环水量的真空预测值并计算得到粒子的初始化速度；构建粒子的目标函数，基于目标函数进行多维空间迭代寻优，得到当前环境最优的循环水流量。该方法在数据的波动范围内找最优的循环水流量，可以避免因数据的频繁变化导致对凝汽器真空进行寻优的计算资源浪费。

本发明授权基于数据挖掘算法的电厂凝汽器真空实时寻优方法在权利要求书中公布了：1.基于数据挖掘算法的电厂凝汽器真空实时寻优方法，其特征在于，该寻优方法包括以下步骤：基于在线监测仪器，获取时序汽轮机负荷、电厂中的循环水温度、循环水流量、凝汽器端差参数数据；构建多编码器神经网络，用以拟合所述时序汽轮机负荷、电厂中的循环水温度、循环水流量、凝汽器端差参数数据与凝汽器真空的关系；获取每个参数数据的数据波动性、特征重要性；根据所述参数数据的数据波动性、特征重要性获取每个参数数据的变化重要性；根据所述参数数据的变化重要性获取每个特征变化重要性比例；基于所述特征变化重要性比例获取每个特征的初始划分粒子数量；获取每个粒子不同循环水量的真空预测值；基于所述每个粒子不同循环水量的真空预测值得到粒子的初始化速度；构建粒子的目标函数，根据所述每个粒子的初始化速度基于目标函数进行多维空间迭代寻优，得到当前环境最优的循环水流量；所述粒子的目标函数为： min代表最小化目标函数，为最大真空值，modelx1,x2,x3,x4表示当前输入参数下神经网络的真空预测值，x1,x2,x3,x4分别表示凝汽器端差、循环水温度、循环水流量、汽轮机负荷值，τ表示循环水的成本映射系数，Dx3、D′x3表示搜索到的循环水流量与当前设备循环水流量的级别差，θ表示循环水流量级别差的映射系数。

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华能东莞燃机热电有限责任公司;湖南金琅玛节能环保科技有限公司，其通讯地址为：523000 广东省东莞市谢岗镇粤海大道200号；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”。