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龙图腾网获悉华能(清远)燃机热电有限责任公司申请的专利基于深度学习的燃机电厂时间序列预测方法及其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：CN121146207B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511578934.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于深度学习的燃机电厂时间序列预测方法及其系统是由林泽鸿;田祎;田树鹏;吴波;雷保明;刘潮;韩雪;齐兴然;张超;谭晓晓;姚翊;罗春婷;王子璇设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的燃机电厂时间序列预测方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明涉及燃机电厂发电量预测技术领域，具体公开了基于深度学习的燃机电厂时间序列预测方法及其系统。该方法针对燃机在燃料类型切换过程中因燃料特性突变导致发电量预测失准的技术问题，通过实时接收燃料切换指令信号与运行时间序列数据，将其与燃料化学特性参数融合生成输入张量；利用注意力机制增强的Transformer深度学习模型量化燃料切换影响因子；结合温度与压力序列动态计算燃烧稳定性指数；基于该指数生成发电量动态修正值，并与基础预测值融合输出最终预测结果。系统包括数据获取、数据融合、数据处理及发电量预测模块。本发明能够有效提升燃料切换场景下发电量预测的准确性与实时性，适用于燃机电厂的运行优化与调度管理。

本发明授权基于深度学习的燃机电厂时间序列预测方法及其系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的燃机电厂时间序列预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S10、接收来自燃机控制系统的燃料切换指令信号；实时获取燃机运行时间序列数据，所述时间序列数据包括燃烧室温度序列、排气压力序列、燃料含热值序列和燃料流量序列，且所有数据以统一时间戳存储于工业数据库； 步骤S20、将所述时间序列数据与燃料化学特性参数数据库中的对应参数融合，生成输入张量；将所述输入张量输入至注意力机制增强的深度学习模型，所述模型基于Transformer架构通过计算时间步间的自适应相关性权重矩阵，定位燃料含热值序列的突变时间点，应用特征掩码从该自适应相关性权重矩阵中定向提取出温度序列与含热值序列的突变相关性权重，突变相关性权重与压力波动特征相乘，输入Sigmoid激活函数进行归一化为燃料切换影响因子； 步骤S30、获取所述燃料切换影响因子，若所述燃料切换影响因子大于预设阈值，则，结合所述时间序列数据中的温度序列和压力序列，实时计算燃烧稳定性指数，所述燃烧稳定性指数根据温度序列的波动标准差与压力序列的变化率的加权和动态生成，其中所述波动标准差由温度序列的滑动窗口方差计算得出，所述变化率由压力序列的差分运算获得； 否则，维持默认稳定性指数； 步骤S40、基于所述燃烧稳定性指数生成燃料切换后发电量动态修正值，所述动态修正值通过线性插值方法在燃料切换指令信号触发的时间点附近调整预测曲线斜率，并将所述动态修正值与基础发电量预测模型的输出值融合，输出实时发电量预测结果。

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(清远)燃机热电有限责任公司，其通讯地址为：511500 广东省清远市清城区240国道759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”。

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