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龙图腾网恭喜北京大唐高鸿数据网络技术有限公司申请的专利火电机组智能监盘方法、装置、设备和存储介质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：CN119204466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202411730970.7，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权火电机组智能监盘方法、装置、设备和存储介质是由罗云;付陇霞;张东东;李瑞阳;徐兴爽设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本火电机组智能监盘方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种火电机组智能监盘方法、装置、设备和存储介质，涉及火电设备故障技术领域，所述火电机组智能监盘方法，包括：根据第一火电设备的历史工况数据，构建第一火电机组监盘模型；根据第一火电设备的运维信息，获取第一火电机组监盘模型针对第一火电设备的参数进行预测得到的第一参数估计值；在第一参数估计值与第一火电设备的参数的第一参数实际值之间的相似度满足预设相似度差异的情况下，根据第一参数估计值、第一参数实际值和参数矩阵值，对第一火电机组监盘模型进行优化，得到优化后的第一火电机组监盘模型。本发明在火电设备运维之后，针对第一火电机组监盘模型进行优化，能够节约大量成本，提高监测效率与适应性。

本发明授权火电机组智能监盘方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种火电机组智能监盘方法，其特征在于，包括：根据第一火电设备的运行工况的历史工况数据，构建第一火电机组监盘模型；根据所述第一火电设备的运维信息，在确定所述第一火电设备无设备故障的情况下，获取第一火电机组监盘模型针对第一火电设备的参数的第一参数估计值；其中，所述第一火电设备的运维信息包括以下至少一项：第一火电设备的正常劣化信息、第一火电设备的日常维护信息、第一火电设备检修信息；在所述第一参数估计值与所述第一火电设备的参数的第一参数实际值之间的相似度满足预设相似度差异的情况下，根据所述第一参数估计值、所述第一参数实际值和参数矩阵值，对所述第一火电机组监盘模型进行优化，得到优化后的第一火电机组监盘模型；其中，所述第一火电机组监盘模型为多元状态估计技术MSET模型；所述第一火电机组监盘模型中存储有所述第一火电设备的参数和所述参数的参数矩阵值；获取第二火电设备的参数的第二参数实际值，其中，所述第二火电设备与所述第一火电设备的类型相同；所述第一火电设备与所述第二火电设备为不同火电机组之间同类型的设备；将所述第二火电设备的参数输入所述第一火电机组监盘模型，得到所述第一火电机组监盘模型输出的所述第二火电设备的参数的第二参数估计值；将所述第二参数估计值作为预设的神经网络模型的输入，将所述第二参数实际值作为所述预设的神经网络模型的输出，对所述预设的神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；将所述参数矩阵值输入所述训练好的神经网络模型，得到所述训练好的神经网络模型输出的第二参数预测值；根据所述第二参数预测值和所述第二火电设备的参数，得到所述第二火电设备的第二火电机组监盘模型；其中，根据所述第一参数估计值、所述第一参数实际值和参数矩阵值，对所述第一火电机组监盘模型进行优化，得到优化后的第一火电机组监盘模型，包括：将所述第一参数估计值作为预设的神经网络模型的输入，将所述第一参数实际值作为所述预设的神经网络模型的输出，对所述预设的神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；将所述参数矩阵值输入所述训练好的神经网络模型，得到所述训练好的神经网络模型输出的第一参数预测值；根据所述第一参数预测值对所述第一火电机组监盘模型进行优化，得到所述优化后的第一火电机组监盘模型；其中，在所述第一参数估计值与所述第一火电设备的参数的第一参数实际值之间的相似度满足预设相似度差异的情况下，根据所述第一参数估计值、所述第一参数实际值和参数矩阵值，对所述第一火电机组监盘模型进行优化，得到优化后的第一火电机组监盘模型，包括：在第一目标参数的第一参数估计值与所述第一目标参数的第一参数实际值之间的相似度满足所述预设相似度差异的情况下，根据所述第一目标参数的第一参数估计值和所述第一目标参数的第一参数实际值，利用拟合算法，构建拟合模型，其中，所述第一目标参数的数量与所述第一火电设备的参数的总数量之间的比值小于预设比值；将所述参数矩阵值输入所述拟合模型中，得到所述拟合模型输出的拟合参数值；根据所述第一目标参数和所述拟合参数值，以及第二目标参数和所述第二目标参数对应的参数矩阵值，生成所述优化后的第一火电机组监盘模型；其中，所述第二目标参数为所述第一火电设备的参数中除所述第一目标参数之外的参数。

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