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龙图腾网获悉浙江浙能电力股份有限公司台州发电厂;浙江英集众工科技有限公司申请的专利一种基于机器学习算法的供热管网异常诊断方法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：CN116257809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310222062.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于机器学习算法的供热管网异常诊断方法是由潘国传;程箭;龚苏平;陈连军设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习算法的供热管网异常诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器学习算法的供热管网异常诊断方法，属于智慧供热技术领域，具体包括：采用异常辨识模型对回水温度进行辨识，并当回水温度中存在异常回水温度时，获取其所对应的温度传感器，并基于温度传感器的历史温度数据，确定其不属于不良数据时，获取异常回水温度所对应的回水管道的回水管道压力、回水管道流量，以及回水管道所连接的供水管道的供水管道压力、供水管道流量、供水温度，并结合历史数据进行不良数据的辨识，并当均不属于不良数据时，以回水管道压力、回水管道流量、供水管道压力、供水管道流量、供水温度构建输入集，基于PSO‑GA‑SVM算法的故障诊断模型得到故障诊断结果，从而保证了故障诊断结果的可靠性和准确性。

本发明授权一种基于机器学习算法的供热管网异常诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习算法的供热管网异常诊断方法，其特征在于，具体包括： S11实时获取供热管网的回水温度，并采用基于Kmeans聚类算法的异常辨识模型对所述回水温度进行辨识，并当所述回水温度中存在异常回水温度时，进入步骤S12； S12获取所述异常回水温度所对应的温度传感器，并基于所述温度传感器的历史温度数据，判断所述异常回水温度是否为不良数据，若是，则输出温度传感器存在异常，若否，则进入步骤S13； S13获取所述异常回水温度所对应的回水管道的回水管道压力、回水管道流量，以及所述回水管道所连接的供水管道的供水管道压力、供水管道流量、供水温度，并结合历史数据，对所述回水管道压力、回水管道流量、供水管道压力、供水管道流量、供水温度进行不良数据的辨识，并当所述回水管道压力、回水管道流量、供水管道压力、供水管道流量、供水温度均不属于不良数据时，进入步骤S14； S14以所述回水管道压力、回水管道流量、供水管道压力、供水管道流量、供水温度构建输入集，并将所述输入集传输至基于PSO-GA-SVM算法的故障诊断模型中，得到故障诊断结果； 在进行所述供热管网的回水温度的获取之前，还需要基于所述供热管网的不同回水管道的运行时间、所述回水管道所对应的供热地区的投诉率、所述回水管道的故障次数确定所述回水管道的回水温度的获取频率，其中所述回水管道的运行时间越长、所述回水管道所对应的供热地区的投诉率越高、所述回水管道的故障次数越多，则所述供热管网的回水管道的回水温度的获取频率越高； 当所述回水管道的故障次数大于第一故障次数阈值时，所述回水温度的获取频率的计算公式为： 其中P1为基础获取频率，TS为所述回水管道所对应的供热地区的投诉率，Tslimit为投诉率阈值，[]为取整函数；当所述回水管道的故障次数小于或者等于第一故障次数阈值时，所述回水温度的获取频率的计算公式为： 进行异常回水温度的不良数据确认的具体步骤为： 获取所述温度传感器所对应的历史温度数据，并将所述温度传感器所对应的前日的历史温度数据的平均值作为温度平均值，并判断所述温度平均值与所述异常回水温度的差值是否大于第一阈值，若是，则进入下一步骤，若否，判断所述异常回水温度不属于不良数据； 基于所述历史温度数据，判断所述温度传感器的近一天的历史温度数据的变化率的最大值是否第一变化率阈值，若是，则进入下一步骤，若否，则判断所述异常回水温度不属于不良数据； 将所述异常回水温度作为不良数据。

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