(19)中华 人民共和国 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 202111183543.8 (22)申请日 2021.10.1 1 (71)申请人 华润电力技 术研究院有限公司 地址 523000 广东省东莞 市松山湖园区礼 宾路6号18栋1单 元308室 (72)发明人 曾祥浩　张含智　马成龙　袁雪峰　 陈世和　聂怀志　刘道明　卫平宝　 陈建华　周严伟　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 代理人 王学强 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 30/28(2020.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) G06N 20/00(2019.01) G06F 113/08(2020.01) G06F 119/08(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 一种主蒸汽流量预测方法及其系统 (57)摘要 本申请实施例公开了一种主蒸汽流量预测 方法及其系统， 用于预测电厂在实际运行时的主 蒸汽流量， 提高主蒸汽流量值的准确性。 本申请 实施例方法包括： 获取目标预测模型， 所述目标 预测模型由热力运行参数的历史值对初始预测 模型进行机器学习训练得到， 所述热力运行参数 包括主蒸汽流量和除所述主蒸汽流量之外的其 他热力运行参数， 所述目标预测模 型中保存有所 述主蒸汽流量和所述其他热力运行参数之间的 目标对应关系； 获取所述其他热力运行参数的实 时值； 将所述其他热力参数的实时值输入所述目 标预测模型， 得到所述目标预测模 型依据所述目 标对应关系输出主 蒸汽流量的预测值。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 113919224 A 2022.01.11 CN 113919224 A 1.一种主 蒸汽流量预测方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标预测模型， 所述目标预测模型由热力运行参数的历史值对初始预测模型进行 机器学习训练得到， 所述热力运行参数包括主蒸汽流量和除所述主蒸汽流量之外的其他热 力运行参数， 所述目标预测模型中保存有 所述主蒸汽流量和所述其他热力运行参数之 间的 目标对应关系； 获取所述其他热力运行参数的实时值； 将所述其他热力参数的实时值输入所述目标预测模型， 得到所述目标预测模型依据 所 述目标对应关系输出主 蒸汽流量的预测值。 2.根据权利要求1所述的主蒸汽流量预测方法， 其特征在于， 在所述获取目标预测模型 之前， 所述方法还 包括： 获取所述热力运行参数的历史值， 所述热力运行参数包括主蒸汽流量和除所述主蒸汽 流量之外的其 他热力运行参数； 将所述热力运行参数的历史值作为训练样本输入初始预测模型， 使用所述训练样本对 所述初始预测模型进 行机器学习训练得到所述目标预测模型， 所述目标预测模型中保存有 所述所述主 蒸汽流量和所述 其他热力运行参数之间的目标对应关系。 3.根据权利要求2所述的主蒸汽流量预测方法， 其特征在于， 所述获取所述热力运行参 数的历史值包括： 按照秒级或者分钟级的采样区间对所述热力运行参数的历史值进行 取样。 4.根据权利要求2所述的主蒸汽流量预测方法， 其特征在于， 所述将所述热力运行参数 的历史值作为训练样本 输入初始预测模型包括： 对所述热力运行参数的历史值进行除杂， 得到所述热力运行参数的初始样本值； 将所述热力运行参数的初始样本值作为训练样本 输入到所述初始预测模型。 5.根据权利要求4所述的主蒸汽流量预测方法， 其特征在于， 所述将所述热力运行参数 的初始样本值作为训练样本 输入到所述初始预测模型包括： 对所述热力运行参数的初始样本值进行关联性分析得到热力运行参数的中间样本值， 所述热力运行参数的初始样本值包括主蒸汽流量的第一样本值和 其他热力运行参数的第 一样本值， 所述热力运行参数的中间样本值包括主蒸汽流量的第一样本值和其他热力运行 参数的第二样本值， 所述其他热力运行参数的第二样本值通过对所述其他热力运行参数的 第一样本值与所述主 蒸汽流量的第一样本值进行关联性分析 得到； 将所述热力运行参数的中间样本值作为训练样本 输入到所述初始预测模型。 6.根据权利要求5所述的主蒸汽流量预测方法， 其特征在于， 所述将所述热力运行参数 的中间样本值作为训练样本 输入到所述初始预测模型包括： 将所述热力运行参数的中间样本值输入到 高斯混合模型中进行聚类分析， 得到至少一 类的目标样本值集合， 所述目标样本值集合是通过对所述热力运行参数的中间样本值按照 预设的聚类标准进行聚类得到的， 所述目标样本值集合包括所述主蒸汽流量的第一样本值 和所述其他热力运行参数的第二样本值， 且同一所述目标样本值集合中的所述主蒸汽流量 的第一样本值和所述 其他热力运行参数的第二样本值在取样时刻上 具有对应性； 将所述目标样本值 集合作为训练样本 输入到所述初始预测模型。 7.根据权利要求6所述的主蒸汽流量预测方法， 其特征在于， 所述使用所述训练样本对权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113919224 A 2所述初始预测模型进行机器学习训练得到所述目标 预测模型包括： 使用所述目标样本值集合对所述初始预测模型进行机器学习训练， 得到所述目标预测 模型， 所述 目标预测模型中保存有所述 目标对应关系， 所述 目标对应关系包括至少一种的 分组对应关系， 所述分组对应关系由所述目标样本值集合对所述初始预测模型进 行机器学 习训练得到， 所述分组对应关系为每一个所述目标样本值集合中的所述第一主蒸汽流量值 和所述第二热力运行参数值之间的对应关系； 所述将所述其他热力参数的实时值输入所述目标预测模型， 得到所述目标预测模型依 据所述目标对应关系输出主 蒸汽流量的预测值包括： 将所述其他热力参数的实时值输入所述目标预测模型， 所述目标预测模型根据 预设的 聚类标准选择所述目标对应关系中的第一分组对应关系， 所述第一分组对应关系为所述分 组对应关系中的一种； 根据所述第一分组对应关系输出所述其他热力参数的实时值对应的所述主蒸汽流量 的预测值。 8.一种主 蒸汽流量预测系统， 其特 征在于， 包括： 获取单元， 用于获取目标预测模型， 所述目标预测模型由热力运行参数的历史值对初 始预测模型进 行机器学习训练得到， 所述热力运行参数包括主蒸汽流量和除所述主蒸汽流 量之外的其他热力运行参数， 所述目标预测模型中保存有 所述主蒸汽流量和所述其他热力 运行参数之间的目标对应关系； 所述获取 单元， 还用于获取 所述其他热力运行参数的实时值； 输出单元， 用于将所述其他热力参数的实时值输入所述目标预测模型， 得到所述目标 预测模型依据所述目标对应关系输出主 蒸汽流量的预测值。 9.一种主 蒸汽流量预测系统， 其特 征在于， 包括： 中央处理器， 存储器以及输入输出接口； 所述存储器为短暂存 储存储器或持久存储存储器； 所述中央处理器配置为与 所述存储器通信， 并执行所述存储器中的指令操作以执行权 利要求1至7中任意 一项所述的方法。 10.一种计算机可读存储介质， 包括指令， 当所述指令在计算机上运行时， 使得计算机 执行如权利要求1至7中任意 一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113919224 A 3