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龙图腾网恭喜山东国信工业科技股份有限公司申请的专利基于深度学习的氢能热电联产机组故障诊断与预测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：CN119862409B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510336085.9，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于深度学习的氢能热电联产机组故障诊断与预测系统是由董文文;王凯;魏佳设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的氢能热电联产机组故障诊断与预测系统在说明书摘要公布了：本公开公开了基于深度学习的氢能热电联产机组故障诊断与预测系统，涉及故障诊断技术领域。所述系统包括：数据采集单元、数据分析与特征提取单元和故障预测单元；所述数据采集单元，用于实时采集氢能热电联产机组的运行数据；所述数据分析与特征提取单元，用于根据运行数据，进行基于极化曲线的电化学性能分析，建立氢能热电联产机组的极化模型；计算氢能热电联产机组的电效率和热效率，构建氢能热电联产机组的故障特征向量；所述故障预测单元，用于判断在下一个时间步发生各种类型故障的概率。本发明不仅能自适应捕捉机组运行中的动态变化，而且能够提前预警潜在故障，从而大幅提升系统的安全性、稳定性和运行效率。

本发明授权基于深度学习的氢能热电联产机组故障诊断与预测系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的氢能热电联产机组故障诊断与预测系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集单元、数据分析与特征提取单元和故障预测单元；所述数据采集单元，用于实时采集氢能热电联产机组的运行数据；所述数据分析与特征提取单元，用于根据运行数据，进行基于极化曲线的电化学性能分析，建立氢能热电联产机组的极化模型；根据极化模型，计算氢能热电联产机组的电效率和热效率，再使用深度学习模型，构建氢能热电联产机组的故障特征向量；所述故障预测单元，用于根据故障特征向量与设定的各个类型的故障的特征模版向量，判断在下一个时间步发生各种类型故障的概率；数据采集单元，实时采集的氢能热电联产机组的运行数据包括：单位为V的单电池电压、单位为A的负载电流、单位为K的电堆温度、单位为Pa的氢气压力、单位为Pa的氧气压力、单位为mols的氢气流量、氧气化学当量比、单位为K的冷却液入口温度、单位为K的冷却液出口温度、单位为K的燃料电池操作温度、单位为Pa的水蒸气分压、单位为Ω的欧姆电阻和单位为W的回收热量；其中，为时间；极化模型使用如下公式进行表示： ；其中，是标准电势，单位为V；是气体常数，取值为8.314Jmol·K；是法拉第常数，取值为96485Cmol；是传递系数，取值范围为0.3到0.7；是交换电流密度，单位为Acm²；为第一浓差极化参数，单位为V，取值范围为0.02到0.08；是第二浓差极化参数，单位为cm²A，取值范围为10到30；电效率和热效率分别使用如下公式进行计算： ； ；其中，是氢气热值。

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