买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于多源异构数据的风电机组运行状态监测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：CN121676295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610163172.3，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权一种基于多源异构数据的风电机组运行状态监测方法是由吴振宇;何家乐;穆朝絮;韩策;汪后生;薛良威;田先硕设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源异构数据的风电机组运行状态监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多源异构数据的风电机组运行状态监测方法，包括：采集SCADA多源异构数据，并剔除异常样本和标准化；基于空间秩，将采集到的非正态数据转化为近似多元正态分布；构建弹性网惩罚似然函数，求解表征SCADA稀疏故障信号的均值向量估计；基于均值向量估计计算基础监测统计量并鲁棒优化，得到鲁棒监测统计量和上控制限；计算实时鲁棒监测统计量，若超出上控制限，则发出故障警报；触发故障警报之后根据最优惩罚系数反推均值向量估计，识别并输出故障部件信息。本发明解决了现有技术中SCADA数据分布复杂、变量成组相关性干扰、稀疏故障难识别、受控样本不足及多机组监测成本高的问题。

本发明授权一种基于多源异构数据的风电机组运行状态监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源异构数据的风电机组运行状态监测方法，其特征在于，包括离线训练阶段和在线监测阶段，具体为： 所述离线训练阶段包括： 获取风电机组的SCADA多源异构数据，对SCADA多源异构数据依次进行异常样本剔除和标准化处理； 对标准化处理后的SCADA多源异构数据进行空间秩转换，统一数据分布，得到近似多元正态分布的样本； 对近似多元正态分布的样本进行平滑处理；基于平滑处理后的样本构建弹性网惩罚似然函数；求解弹性网络惩罚似然函数，得到表征SCADA多源异构数据中稀疏故障信号的均值向量估计； 基于均值向量估计对风电机组的基础监测统计量进行鲁棒优化，得到鲁棒监测统计量；设定受控平均运行时长，通过离线模拟确定风电机组受控状态下的上控制限,具体为： 根据均值向量估计计算当前时间步的基础监测统计量，公式表示为： ； 其中，为EWMA权重校正项，为平滑参数，为时刻经过EWMA平滑处理后的标准化空间秩向量的转置向量，为基于弹性网惩罚估计的均值漂移向量的转置向量； 对进行鲁棒性优化： 构造从大到小递减至0的惩罚系数序列：； 定义表示在惩罚系数下回归系数的最优估计中非零元素的索引集合，记中的元素个数为； 从惩罚系数序列中逐个取值，当=时，若使得的元素个数增加一个，则记为一个过渡点，遍历惩罚系数序列中的所有值，构造使得从1增加到的过渡点集合，其中，是指非零回归系数的个数，表示使得从增加到的过渡点；在没有的先验知识的情况下，默认设置，则得到鲁棒监测统计量： ； 其中，、分别为期望与方差，=； 设置受控平均运行长度IC-ARL=，通过多次离线模拟，找到使IC-ARL=鲁棒监测统计量的值，即为上控制限； 所述在线监测阶段包括： 实时采集风电机组的SCADA多源异构数据，按照离线训练阶段的处理流程实时计算鲁棒监测统计量；将实时计算得到的鲁棒监测统计量与离线模拟确定的上控制限进行对比，如鲁棒监测统计量超出上控制限，则发出故障警报； 触发故障警报之后，筛选最优惩罚系数，根据最优惩罚系数确定均值向量估计，根据均值向量估计识别并输出故障部件信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽大学，其通讯地址为：230601 安徽省合肥市经济技术开发区九龙路111号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。