(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210999994.7 (22)申请日 2022.08.19 (71)申请人 江汉大学 地址 430056 湖北省武汉市沌口经济技 术 开发区新江大路8号 (72)发明人 喻聪　朱宇坤　陈硕　张梯华　 (74)专利代理 机构 北京众达德权知识产权代理 有限公司 1 1570 专利代理师 刘杰 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 30/23(2020.01) G06T 17/20(2006.01) G06F 16/2455(2019.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 20/10(2019.01) G06N 3/02(2006.01) G06F 111/04(2020.01) G06F 119/08(2020.01) (54)发明名称 基于局部知识融合的电站锅炉燃烧性能预 测方法 (57)摘要 一种基于局部知识融合的电站锅炉燃烧性 能预测方法、 装置及存储介质， 所述方法包括步 骤： 建立电站锅炉的原始样本集； 获取所述原始 样本集中的稳定模态样本； 获取所述电站锅炉的 特征； 根据所述稳定模态样本和所述特征获取所 述电站锅炉的运行模态子空间； 根据所述运行模 态子空间和所述特征获取所述电站锅炉的单调 性子模型； 根据所述运行模态子空间和所述单调 性子模型获取所述电站锅炉的燃烧性能预测模 型； 根据所述特征和所述燃烧性能预测模型计算 所述电站锅炉的燃烧性能。 本申请克服了现有技 术中燃烧优化数据中存在的多模态和特征间局 部单调的问题， 同时考虑了数据的多模态性和样 本点在不同子空间中所遵循的先验知识， 从而有 效地监测电站锅炉的燃烧性能。 权利要求书2页 说明书11页 附图6页 CN 115495976 A 2022.12.20 CN 115495976 A 1.一种基于局部知识融合的电站锅炉燃烧性能预测方法， 其特征在于， 所述方法包括 步骤： 建立电站锅炉的原 始样本集； 获取所述原始样本集中的稳定模态样本； 获取所述电站锅炉的特 征； 根据所述稳定模态样本和所述特 征获取所述电站锅炉的运行模态子空间； 根据所述 运行模态子空间和所述特 征获取所述电站锅炉的单调性子模型； 根据所述运行模态子空间和所述单调性子模型获取所述电站锅炉的燃烧性能预测模 型； 根据所述特 征和所述燃烧性能预测模型计算所述电站锅炉的燃烧性能。 2.根据权利要求1所述的基于局部知识融合的电站锅炉燃烧性能预测方法， 其特征在 于， 所述建立电站锅炉的原 始样本集包括 步骤： 查询电站SIS系统数据库和电站MIS系统数据库； 从所述电站SIS系统数据库中获取电站锅炉运行 数据； 从所述电站MIS系统数据库中获取电站锅炉离线测试 数据； 根据所述电站锅炉运行 数据和所述电站锅炉离线测试 数据建立原 始样本集。 3.根据权利要求1所述的基于局部知识融合的电站锅炉燃烧性能预测方法， 其特征在 于， 所述获取 所述原始样本集中的稳定模态样本包括 步骤： 将所述原 始样本集分解 为过渡模态样本和稳定模态样本： 删除所有所述过渡 模态样本 。 4.根据权利要求1所述的基于局部知识融合的电站锅炉燃烧性能预测方法， 其特征在 于， 所述获取 所述电站锅炉的特 征包括步骤： 获取所述电站锅炉的运行 条件特征； 获取所述电站锅炉的目标变量； 获取所述电站锅炉的特 征变量。 5.根据权利要求1所述的基于局部知识融合的电站锅炉燃烧性能预测方法， 其特征在 于， 所述根据所述稳定模态样本和所述特征获取所述电站锅炉 的运行模态子空间包括步 骤： 获取所述稳定模态样本和所述特 征中的运行 条件特征； 根据所述稳定模态样本对所述 运行条件特征进行概 率聚类； 得到所述电站锅炉的运行模态子空间； 计算每个运行样本点属于每 个所述运行模态子空间的概 率。 6.根据权利要求1所述的基于局部知识融合的电站锅炉燃烧性能预测方法， 其特征在 于， 所述根据所述运行模态子空间和所述特征获取所述电站锅炉 的单调性子模型包括步 骤： 获取所述特征中的目标变量和特 征变量； 对每个所述运行模态子空间计算所述目标变量和所述特 征变量的方向性关系； 提取所述特征变量在每 个所述运行模态子空间中的单调性 规律； 以所述单调性规律为约束条件对每个所述运行模态子空间建立所述目标变量的单调权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115495976 A 2性子模型。 7.根据权利要求1所述的基于局部知识融合的电站锅炉燃烧性能预测方法， 其特征在 于， 所述根据所述运行模态子空间和所述单调性子模型获取所述电站锅炉的燃烧性能预测 模型包括 步骤： 获取所述单调性子模型对所述目标变量的预测结果； 获取每个运行样本点属于每 个所述运行模态子空间的概 率； 将所述概率作为权 重对每个所述预测结果进行加权求和； 汇总求和结果得到所述燃烧性能预测模型。 8.一种电站锅炉燃烧性能预测装置， 其特 征在于， 包括： 原始样本集建立模块， 用于建立电站锅炉的原 始样本集； 稳定模态样本获取模块， 用于获取 所述原始样本集中的稳定模态样本； 特征获取模块， 用于获取 所述电站锅炉的特 征； 运行模态子空间获取模块， 用于根据 所述稳定模态样本和所述特征获取所述电站锅炉 的运行模态子空间； 单调性子模型获取模块， 用于根据 所述运行模态子空间和所述特征获取所述电站锅炉 的单调性子模型； 燃烧性能预测模型获取模块， 用于根据所述运行模态子空间和所述单调性子模型获取 所述电站锅炉的燃烧性能预测模型； 燃烧性能计算模块， 用于根据 所述特征和所述燃烧性能预测模型计算所述电站锅炉的 燃烧性能。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 至少一个处 理器； 以及， 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令， 所述指令被所述至少一个处 理器执行， 以使所述至少一个处理器能够执行前述任一权利要求1 ‑7所述基于局部知识融 合的电站锅炉燃烧性能预测方法。 10.一种非暂态计算机可读存储介质， 该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令， 该计算机指令用于使 该计算机执行前述任一权利要求 1‑7所述基于局部知识融合的电站锅 炉燃烧性能预测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115495976 A 3