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[发明专利]模型训练方法、系统、电子设备和存储介质-CN202310424541.6在审
发明人：郭双全;余洁;许伟;杨开宇;耿铭垚;黄灵希;谈宏志 -专利权人：上海电气集团股份有限公司;上海汽轮机厂有限公司
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本公开为一种模型训练方法、系统、电子设备和存储介质，所述模型训练方法包括：基于文档的宏功能获取训练数据的第一存储路径；调用脚本文件，以根据所述第一存储路径获取所述训练数据；将所述训练数据输入到训练模型进行模型训练。本公开基于文档的宏功能结合脚本文件，将训练数据输入到训练模型进行模型训练。实现了将专业复杂模型训练简化，降低模型训练的门槛，使得不具备编程能力的用户也可使用，提高了模型开发的效率以及模型质量，并且由于模型训练过程均可在本地进行无需联网，也达到了信息安全的目的。
模型训练方法系统电子设备存储介质

[发明专利]中长时序电厂负荷预测方法、系统、电子设备及介质-CN202310109355.3在审
发明人：杨开宇;方远;余洁;郭建;耿铭垚 -专利权人：上海汽轮机厂有限公司
申请日： 2023-02-13 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供一种中长时序电厂负荷预测方法、系统、电子设备及介质，包括：建立并训练第一预测模型和第二预测模型，所述第一预测模型基于负荷影响因素历史数据、电厂历史负荷数据以及时间参数预测未来时间段的负荷，所述第二预测模型基于负荷影响因素历史数据预测未来时间段的负荷；将负荷影响因素历史数据、电厂历史负荷数据以及时间参数输入所述第一预测模型，以获取第一负荷预测值；将负荷影响因素历史数据输入所述第二预测模型，获取第二负荷预测值；根据所述第一负荷预测值和所述第二负荷预测值计算最终负荷预测值。本申请降低了对数据集规模的要求，在电厂缺少过往历史数据积累的情况精准预测电厂负荷，实现精准的长时序负荷预测。
中长时序电厂负荷预测方法系统电子设备介质

[发明专利]一种基于MPC的汽轮机中排压力控制方法-CN202310109467.9在审
发明人：杨开宇;余洁;方远;杨阳;潘正伟;郭建;耿铭垚 -专利权人：上海汽轮机厂有限公司
申请日： 2023-02-13 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： F01D17/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于MPC的汽轮机中排压力控制方法，包括：获取过往中排压力数据；使用STL分解法将历史长度为m1的过往中排压力数据分解为趋势数据、周期数据和噪声数据；定义预测长度和控制长度，将分解获得的趋势数据和周期数据分别输入训练好的LSTM模型中，获得趋势数据预测值和周期数据预测值；将趋势数据预测值和周期数据预测值相加，获得中排压力预测值；基于中排压力性能指标、约束条件、中排压力实际值及中排压力预测值，确定中低压连通管阀的最优阀门开度，比较中排压力预测值与中排压力实际值，对中低压连通管阀进行调节，以对中排压力进行控制；将预测时域向前滚动一个步长，实现中排压力的滚动优化控制；本发明有效克服PID控制不及时的缺陷。
一种基于 mpc 汽轮机压力控制方法

[发明专利]一种基于catboost算法的汽轮机背压趋势预测方法-CN202210201296.8在审
发明人：王兴涛;耿铭垚;刘军;何健;赵鹏 -专利权人：陕西能源麟北发电有限公司
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于catboost算法的汽轮机背压趋势预测方法，涉及机器学习领域，包括以下步骤：S1准备历史运行数据，S2对历史运行数据进行预处理，S3对预处理数据特征工程升维处理，S4重采样筛选与背压关联度较大的变量，S5确定参数通过catboost建模，筛选后的历史运行数据预测某段时间内的背压，S6训练好的模型预测同时在现在训练预备模型，当前预测模型误差过大时用线下训练好的模型进行替换；该方法间接易操作，能对汽轮机背压进行有效预测，预测模型和线下训练并行，能够及时弥补预测模型的误差，提高预测精度。
一种基于 catboost 算法汽轮机趋势预测方法