一种基于数据驱动的压气机性能退化预测算法
实质审查的生效
摘要
本发明提供一种基于数据驱动的压气机性能退化预测算法，包括：S1、建立压气机性能变化评估模型；S11、采集电厂数据；S12、将压气机的效率和流动能力作为压气机性能变化评估的指标；S13、建立压气机的热力学模型；S14、通过所述热力学模型对压气机关键部件的效率和流动能力进行计算，得到理论上的效率和流动能力；S21、建立深度神经网络；S22、引入循环循环神经网络和长短期记忆网络对深度神经网络进行优化，得到性能退化预测神经网络。本发明通过分析和处理压气机运行产生的大量数据，挖掘大数据与性能变化之间的隐藏关系来建立更为准确的压气机性能分析模型，可使得仿真试验更加接近真实机组的实际运行，模型具有更强的工程实用价值。
基本信息
专利标题 ：
一种基于数据驱动的压气机性能退化预测算法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114444394A
申请号 ：
CN202210102459.7
公开（公告）日 ：
2022-05-06
申请日 ：
2022-01-27
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
唐寅艾容申周建黄庆王开柱陈志锋
申请人 ：
华能南京燃机发电有限公司
申请人地址 ：
江苏省南京市栖霞区栖霞街道江乘大道8号
代理机构 ：
大连东方专利代理有限责任公司
代理人 ：
王洪生
优先权 ：
CN202210102459.7
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06F30/28 G06N3/04 G06N3/08 G06F113/08 G06F119/14
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-05-24 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20220127
申请日 : 20220127
2022-05-06 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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