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龙图腾网获悉珠海光恒科技有限公司申请的专利一种基于机舱测风雷达的数据反演及补全系统和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：CN121350434B 。

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：202511903067.0，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种基于机舱测风雷达的数据反演及补全系统和方法是由桂球兵;杨军;赵德平;巨兴斌;曹丁象;徐迎彬;段誉;苏金萍;周奕雯设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机舱测风雷达的数据反演及补全系统和方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种适应性强、精度高的基于机舱测风雷达的数据反演及补全系统和方法，具体涉及利用机器学习模型处理结构化工业数据以实现高精度数据修复。本发明系统包括数据采集模块1、数据预处理模块2、模型构建模块3、模型训练模块4及数据反演模块5；本发明方法包括以下步骤：数据准备，通过所述模型构建模块3分波束模型构建，利用所述模型训练模块4进行模型训练，利用所述数据反演模块5实现数据反演补全；本发明通过构建以XGBoost为核心的机器学习模型，充分利用风速数据固有的时空结构化特征，对无效或缺失的径向风速数据进行高精度反演与补全。本发明应用于风力发电技术领域。

本发明授权一种基于机舱测风雷达的数据反演及补全系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机舱测风雷达的数据反演及补全方法，该方法基于机舱测风雷达的数据反演及补全系统实现，该系统包括数据采集模块1、数据预处理模块2、模型构建模块3、模型训练模块4及数据反演模块5； 所述数据采集模块1用于收集机舱四波束激光测风雷达的径向风速数据； 所述数据预处理模块2用于执行数据清洗与变量提取操作； 所述模型构建模块3用于按四组波束分别构建XGBoost模型的四个模型； 所述模型训练模块4用于执行数据集划分、模型训练及参数优化操作； 所述数据反演模块5用于调用最优的模型实现缺失数据的反演补全； 其特征在于，该方法包括以下步骤： S1、数据准备：通过所述数据采集模块1收集机舱四波束激光测风雷达的径向风速数据，所述激光测风雷达在无遮挡时按秒级时间分辨率、30m空间分辨率采集数据，初始距离层为50m，最远有效距离为400m；将四组波束的当前时刻t的径向数据依次作为目标变量，XGBoost模型的输入变量包括目标波束的t-1时刻、t-5时刻、t-10时刻的历史瞬时数据、目标波束前5个时刻、前10个时刻、前20个时刻的历史平均数据以及其余三组波束t时刻的径向数据；利用所述数据预处理模块2对数据进行清洗，剔除异常值，将填充值与无效值置为NaN； S2、通过所述模型构建模块3分波束模型构建：按四组波束分别构建四个模型，利用风机叶片未锁定等待起风或叶片锁定场景下至少一个波束未被遮挡的特性，以未遮挡波束数据为输入基础； S3、利用所述模型训练模块4进行模型训练：将步骤S1处理后的数据集按训练集占比50%、测试集占比50%划分，将训练集输入XGBoost模型进行训练，同时对模型进行参数优化，通过验证集开展精度验证，得到每个波束对应的最优反演模型； S4、利用所述数据反演模块5实现数据反演补全：将待处理时刻的输入变量代入对应波束的最优反演模型，输出该波束的反演风速数据，实现遮挡波束缺失数据的补全，形成完整的机舱测风雷达数据。

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