随着智能化研究在汽轮机运维领域深入发展，基于有效数据样本进行关键部件温度预测的智能算法不断成熟。以历史运行数据为样本库，采用CNN-LSTM智能算法建立汽轮机关键部件温度预测模型，有效地预测了未来一定时间内机组监控测点的温度变化情况，辅助汽轮机运行控制。研究成果可为汽轮机在线运维提供参考。
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