[发明专利]用于在计算机支持下生成技术系统尤其燃气轮机或风力轮机的数据驱动的模型的方法

权利要求书

1.用于在计算机支持下生成技术系统尤其燃气轮机或风力轮机的数据驱动的模型（NM）的方法，该数据驱动的模型被用于自动化的监督任务和/或诊断任务和/或调节任务，其中，数据驱动的模型在训练数据的基础上被生成，训练数据包括多个数据记录，这些数据记录代表技术系统的多个运行参数，其中：

- 针对多个迭代步骤分别借助来自训练数据（TD）的数据记录进行数据驱动的模型（NM）和密度评估器（DE）的学习，其中密度评估器（DE）针对来自训练数据的数据记录而发出各一个置信度（CM），各数据记录与来自训练数据（TD）的其它数据记录的相似性越大，那么这个置信度就越高，并且其中通过数据驱动的模型（NM）分别伴随模型误差（ME）地复制训练数据的数据记录；

- 借助在各迭代步骤中被学习的密度评估器（DE）和数据驱动的模型（NM）从训练数据（TD）选出数据记录或对来自训练数据（TD）的数据记录加权以用于在接下来的迭代步骤中的学习，其中，宁可从训练数据（TD）选出有低置信度（CM）和高模型误差（ME）的数据记录或对其进行较高的加权。

2.按权利要求1所述的方法，其中，作为数据驱动的模型（NM）学习神经网络尤其循环的神经网络。

3.按权利要求1或2所述的方法，其中，技术系统的运行参数包括燃气轮机的一个或多个下列测量参数：

- 在环境中的温度，燃气轮机在该环境中运行；

- 在环境中的空气湿度，燃气轮机在该环境中运行；

- 在环境中的空气压力，燃气轮机在该环境中运行；

- 燃气轮机的功率，尤其是按百分比算的功率值；

- 燃气轮机的燃料质量；

- 燃气轮机的有害物质排放，尤其是氮氧化物和/或一氧化碳的排放；

- 燃气轮机的一个或多个涡轮叶片的温度；

- 燃气轮机的废气温度；

- 燃气轮机的燃烧动态。

4.按前述权利要求任一项所述的方法，其中，技术系统的运行参数包括燃气轮机的一个或多个下列调整参数：

- 在燃气轮机中一个或多个导向叶片的位置；

- 输送给燃气轮机的气体的量；

- 针对燃气轮机的废气温度的额定值。

5.按前述权利要求任一项所述的方法，其中，技术系统的运行参数包括风力轮机的一个或多个下列测量参数：

- 用风力轮机生成的电功率；

- 在环境中的风速，风力轮机在该环境中运行；

- 风力轮机的转速；

- 在风力轮机的转子叶片上的弯曲应力和/或偏转和/或交变载荷；

- 风力轮机的塔台的振动。

6.按前述权利要求任一项所述的方法，其中，技术系统的运行参数包括风力轮机的一个或多个下列调整参数：

- 风力轮机的转子叶片的迎角；

- 风力轮机的特性曲线，所述特征曲线代表在转速和由风力轮机生成的电功率之间的相互关系。

7.按前述权利要求任一项所述的方法，其中，用所生成的数据驱动的模型（NM）在一个或多个优化标准的基础上计算出用于运行技术系统的控制模型和/或调节模型，其中控制模型和/或调节模型根据来自技术系统的运行参数的一个或多个测量参数表明来自技术系统的运行参数的一个或多个调整参数的改变。

8.按权利要求7所述的方法，其中，计算燃气轮机的控制模型和/或调节模型，其中这个或这些优化标准包括尽可能小的有害物质排放和/或尽可能小的燃烧动态和/或尽可能高的效率和/或尽可能高的功率。

9.按权利要求7或8所述的方法，其中，建立风力轮机的控制模型和/或调节模型，其中这个或这些优化标准包括风力轮机的尽可能高的效率和/或尽可能小的弯曲应力和/或偏转和/或在风力轮机的转子叶片上的交变载荷。

10.按权利要求7至9任一项所述的方法，其中，这样设计控制模型和/或调节模型，以致于用所学习的密度评估器（DE）从技术系统的运行中出现的运行参数求出数据记录的各个置信度（CM），其中当相应的置信度（CM）低于预先确定的阈值时，来自运行参数的一个或多个调整参数的改变受到限制并且/或者与数据驱动的模型相关的函数的运行和/或技术系统的运行被中断或不启动。