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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于短期负荷预测的SOFC热电联供系统运行调控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：CN115965106B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211071607.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于短期负荷预测的SOFC热电联供系统运行调控方法是由梅书雪;王世学;朱禹;岳利可;钱志广;王金山;刘乙锡设计研发完成，并于2022-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于短期负荷预测的SOFC热电联供系统运行调控方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于短期负荷预测的SOFC热电联供系统运行调控方法，用于改善SOFC热电联供系统源荷侧不匹配问题，该方法主要包括：测试SOFC热电联供系统在不同操作条件组合下的系统热、电输出功率，得到二者间的对应关系；获取历史负荷数据与气象数据并进行预处理，采用预设的机器学习算法进行训练，生成负荷预测模型；负荷预测模型通过读取气象局发布的逐时天气预报值，获得逐时热、电负荷预测值；根据负荷预测值确定相应的操作条件，并调控SOFC热电联供系统运行。本发明调控方法通过引入合理的机器学习算法，找出建筑负荷与气象参数的内在联系，从而以较小代价对负荷进行预测，实现对SOFC热电联供系统的高效调控。

本发明授权基于短期负荷预测的SOFC热电联供系统运行调控方法在权利要求书中公布了：1.一种基于短期负荷预测的SOFC热电联供系统运行调控方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、测试SOFC热电联供系统在不同操作条件组合下的系统状态和系统输出功率，得到SOFC热电联供系统在全负载区间内系统输出功率与操作条件的对应关系，通过改变所述操作条件，测量在全负载区间内系统输出功率，以得到操作条件与系统输出功率间的函数关系，所述系统输出功率包括发电功率和供热功率； 步骤S2、获取历史负荷数据和与所述负荷数据相对应的气象数据，并进行预处理，所述预处理方法包括偏差数据处理和缺失数据处理；利用经过预处理后的历史负荷数据和对应的气象数据构建训练样本集；通过采用机器学习算法对所述的训练样本集进行训练，生成负荷预测模型； 步骤S3、将气象局发布的逐时天气预报参数值用来构成所述负荷预测模型的被预测样本特征，所述负荷预测模型通过读取所述气象局发布的逐时天气预报值获得针对指定目标的热、电负荷预测值，所述热、电负荷预测值包括日均、逐时用热负荷和用电负荷的预测值，用以反映未来一天内的负荷变化情况；所述负荷预测模型输出预测的所有时刻点的负荷即为预测的短期负荷值； 步骤S4、根据所述负荷预测模型所预测的短期负荷值利用步骤S1得到操作条件与系统输出功率间的函数关系，并基于模式搜索算法搜寻目标负荷下的操作条件，并生成时间控制指令表，提前对SOFC热电联供系统的输入参数，即燃料流量、空气流量、给水流量和工作电流进行控制，使系统的发电功率和供热功率在规定时间达到预测的短期负荷值，从而实现相应热、电负荷的输出。

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