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龍圖騰網獲悉西門子股份公司申請的專利非線性模型的線性化處理方法、裝置及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114424196B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：201980100540.8，技術領域涉及：G06F30/20；該發明授權非線性模型的線性化處理方法、裝置及存儲介質是由王德慧;江寧;張拓;田中偉設計研發完成，并于2019-09-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本非線性模型的線性化處理方法、裝置及存儲介質在說明書摘要公布了：一種非線性模型的線性化處理方法、裝置及存儲介質。其中，方法包括：針對每個設備的非線性模型，確定所述模型各個輸入參數的取值范圍101；將每個輸入參數的取值范圍基于復數個插值點劃分為復數個子區間102；在每個子區間內均衡確定復數個輸入樣本值103；遍歷所述模型各個輸入參數的輸入樣本值組合，利用所述非線性模型得到每個輸入樣本值組合對應的輸出樣本值組合104；利用所有輸入樣本值組合與其所對應的輸出樣本值組合生成一個張量表105。上述方法能夠針對一些包括非線性物理過程的模型實現非線性模型的線性化處理。

本發明授權非線性模型的線性化處理方法、裝置及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種綜合能源系統中的非線性模型的線性化處理方法，其特征在于，包括： 針對每個設備的非線性模型，確定所述模型各個輸入參數的取值范圍（101）； 將每個輸入參數的取值范圍基于復數個插值點劃分為復數個子區間（102）； 在每個子區間內均衡確定復數個輸入樣本值（103）； 遍歷所述模型各個輸入參數的輸入樣本值組合，利用所述非線性模型得到每個輸入樣本值組合對應的輸出樣本值組合（104）；和 利用所有輸入樣本值組合與其所對應的輸出樣本值組合生成一個張量表（105）； 其中，每個設備的非線性模型采用如下方法建模得到： 針對每種設備的每個目標非線性基理過程，確定其完整的設計點數據（201）； 采用相似性準則支持的相似數與基于設計點數據的相似數的比值，建立所述非線性基理過程的描述公式，得到所述非線性基理過程的通用模型；所述通用模型中包括隨實際工況參數變更而非線性變化的可變參數（202）； 構建所述實際工況參數與所述可變參數之間的機器學習算法，并建立所述機器學習算法與所述通用模型之間的關聯關系（203）； 每種設備的所有目標非線性通用過程的通用模型及其所關聯的機器學習算法構成該種設備的通用模型（204）； 針對該種設備的一個具體設備的每個目標非線性基理過程，獲取所述具體設備的所述目標非線性基理過程對應的實際工況參數和可變參數的歷史數據，利用所述歷史數據對所述機器學習算法進行訓練，得到所述目標非線性基理過程的可變參數訓練模型（205）；和 將所述目標非線性基理過程的可變參數訓練模型代入所述目標非線性基理過程的通用模型中，得到所述具體設備的所述目標非線性基理過程的訓練后模型（206）； 所述具體設備的所有目標非線性基理過程的訓練后模型構成所述具體設備的訓練后模型（207）。

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