원래 이름 기록: 华能汕头海门发电有限责任公司

本发明属于人工智能领域，具体涉及一种深度学习的燃煤电厂脱硝催化剂寿命预测系统，旨在解决现有技术中预测精度低、响应滞后及依赖人工经验等问题。该系统包括多源异构数据融合、工况特征动态提取、深度时序建模、劣化状态识别、寿命预测推演及可视化决策支持模块，通过端到端深度学习架构实现催化剂剩余寿命的高精度动态预测与智能运维决策，显著提升预测准确性与电厂运行经济性。

本申请涉及机械工程与智能预测技术交叉领域，具体公开了一种磨煤机效率与寿命预测方法及装置，旨在解决传统模型难以应对变负荷与煤质波动下设备性能退化非线性耦合预测的问题。该方法包括：接收多源传感数据流并构建时序对齐的结构化特征矩阵；通过非线性动态编码器提取效率退化隐含特征，结合多失效模式耦合分析模块量化磨辊磨损、衬板疲劳与轴承劣化的交互影响；再经双向注意力机制协同预测网络输出效率衰减曲线与剩余寿命概率分布。本申请通过融合多源时序特征与多失效耦合建模，突破静态阈值与线性外推局限，显著提升预测精度与时效性，为燃煤电厂提供智能维护决策支持，降低非计划停机风险，优化运行经济性与系统可靠性。

本发明属于人工智能领域，具体涉及一种人工智能的燃煤电厂全域无扰调频控制方法，旨在解决传统调频响应延迟大、多变量耦合控制难、设备疲劳与排放波动等问题。该策略构建多源异构数据融合感知层，采集锅炉、汽轮机、环保及电网数据并统一时空基准；采用双延迟深度强化学习模型输出最优功率指令，结合安全约束奖励函数保障运行安全；部署LSTM滚动预测模块实现扰动前馈抑制；通过多智能体共识优化算法动态分配全厂调频任务；最终执行闭环协同控制并支持模型在线微调。本方案在30%‑100%负荷区间内实现8秒内快速响应，功率跟踪误差低于0.8%，设备疲劳度降低25%，氮氧化物波动减少40%，关键辅机非计划停运率下降50%，兼顾调频性能、设备寿命与环保达标。