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龙图腾网获悉中交第一航务工程勘察设计院有限公司申请的专利基于多源数据的港口微风发电智能调控方法及系统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：CN121097687B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511653276.4，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权基于多源数据的港口微风发电智能调控方法及系统是由陈华;季则舟;杨长义;袁立莎;翟甲栋设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据的港口微风发电智能调控方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了基于多源数据的港口微风发电智能调控方法及系统，该方法包括：获取港口多源数据，通过多源数据定向采集单元，在港口区域部署传感器采集气象数据，在微风发电设备部署传感器采集运行状态数据，在港口电网部署传感器采集发电量数据；筛选关键影响特征，对所述气象数据、运行状态数据与发电量数据进行关联分析，先对数据分类生成类型标签，再提取统计特征并计算相关程度值，筛选出影响港口微风发电量的气象特征与运行状态特征；建立联动预测模型，通过三模型联动预测单元，基于筛选后的特征分别建立微风发电功率预测模型、设备状态评估模型、电网负荷预测模型，输出对应预测数据，并生成差异结果数据，进而制定并执行调控策略。

本发明授权基于多源数据的港口微风发电智能调控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据的港口微风发电智能调控方法，应用于港口微风发电调控系统，其特征在于，所述调控系统包括多源数据定向采集单元、特征筛选分析单元、三模型联动预测单元、差异对比单元及策略制定执行单元，所述方法包括如下步骤： 获取港口多源数据，通过多源数据定向采集单元，在港口区域部署传感器采集气象数据，在微风发电设备部署传感器采集运行状态数据，在港口电网部署传感器采集发电量数据； 筛选关键影响特征，通过特征筛选分析单元，对所述气象数据、运行状态数据与发电量数据进行关联分析，先对数据分类生成类型标签，再提取统计特征并计算相关程度值，筛选出影响港口微风发电量的气象特征与运行状态特征；其中，相关程度值包括对气象特征采用Spearman秩相关系数计算，对运行状态特征采用互信息值计算；保留相关程度值大于预设值的特征，气象特征的Spearman系数预设值≥0.6，运行状态特征的互信息值预设值≥0.5；若港口为高盐雾环境，将盐雾浓度-温度协方差的预设值降低至0.4，作为补充特征参与筛选；通过方差膨胀因子＜10的标准剔除冗余特征；使用筛选后的特征训练发电量预测模型，确保测试集精度优于未筛选的全特征模型； 建立联动预测模型，通过三模型联动预测单元，基于筛选后的特征分别建立微风发电功率预测模型、设备状态评估模型、电网负荷预测模型，输出对应预测数据； 所述微风发电功率预测模型用于预测功率，基于空气密度、风速、风向、湍流强度、环境温度、设备累计运行时间和设计寿命，并通过拟合系数和设备老化系数进行修正，其中拟合系数包括常数项、风向影响修正项、湍流强度影响修正项和环境温度影响修正项，湍流强度为风速的标准偏差与平均风速之比，拟合系数和设备老化系数通过历史运行数据采用回归算法如支持向量机或神经网络拟合得到； 所述设备状态评估模型输出设备的健康指数和预测设备剩余寿命，健康指数基于振动幅度、功率效率、转速稳定性和温度特征的权重乘积计算，设备剩余寿命基于设备累计运行时间、设计寿命和健康指数确定，其中各参数权重基于历史故障数据通过统计或机器学习算法分配，权重总和为1； 所述电网负荷预测模型输出未来24小时港口电网负荷曲线，并标注曲线中的峰谷时段及对应负荷量，峰谷时段划分结合港口集装箱作业高峰时段数据，负荷值基于历史负荷数据、温度数据和参考温度通过回归系数确定，其中参考温度取年平均温度并结合港口历史气象数据按季节动态调整，回归系数通过历史负荷与温度数据训练得到； 生成差异结果数据，通过差异对比单元，获取当前实际的发电量、设备状态、电网负荷量，与所述预测数据进行逐点比对与偏差量化，生成差异结果数据； 制定并执行调控策略，通过策略制定执行单元，根据所述差异结果数据与当前气象数据，设置调控场景优先级，生成智能调控指令并下发执行，执行后采集新数据验证效果，未达标则触发二次调控；其中，设置调控目标优先级，包括：一级目标，频率波动正常工况下±0.2Hz，极端工况下±0.5Hz；二级目标，HI≥0.8正常运行，HI≥0.6触发预警，HI0.6进行停机检修；三级目标：发电功率偏差≤5%。

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