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龙图腾网获悉华能威宁风力发电有限公司;中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;中国华能集团有限公司;沈阳盛世新能源科技有限公司申请的专利一种风力发电机履冰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：CN116681670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310651323.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种风力发电机履冰监测方法是由蔺雪峰;耿杰;文军;谭光道;苗雷;徐超;孟秀俊;蔡春辉;汪德军;胡辉;付荣方;周世银;詹彪;朱玉瑞;孟鹏飞;易彦青设计研发完成，并于2023-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风力发电机履冰监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及风力发电机监测的技术领域，揭露了一种风力发电机履冰监测方法，所述方法包括：对采集的风力发电机风叶图像进行去噪以及分段增强处理；构建风力发电机风叶履冰识别模型，利用改进的非凸优化方法对风力发电机风叶履冰识别模型进行优化，得到最优风力发电机风叶履冰识别模型；利用最优风力发电机风叶履冰识别模型对增强后的风力发电机风叶图像进行履冰边缘图像提取，并计算风力发电机风叶表面的冰面厚度。本发明对恶劣环境下所采集图像进行去噪增强处理，基于图像形态特征构建风力发电机风叶履冰识别模型，选取最优边缘检测算子模板对图像进行边缘检测，进而计算得到风力发电机风叶表面的冰面厚度，实现风力发电机实时监测。

本发明授权一种风力发电机履冰监测方法在权利要求书中公布了：1.一种风力发电机履冰监测方法，其特征在于，所述方法包括： S1：采集风力发电机风叶图像并对采集的风力发电机风叶图像进行去噪处理，得到去噪后的风力发电机风叶图像； S2：对去噪后的风力发电机风叶图像进行分段增强处理，得到增强后的风力发电机风叶图像； S3：构建风力发电机风叶履冰识别模型，所述模型以增强后的风力发电机风叶图像为输入，以履冰边缘图像为输出；S4：利用改进的非凸优化方法对风力发电机风叶履冰识别模型进行优化，得到最优风力发电机风叶履冰识别模型； 其中模型优化流程为： S41：采集不同环境下的去噪增强后风力发电机风叶图像，并对所采集图像的边缘进行标记提取，得到真实履冰边缘图像，构成模型训练的训练集data： ； 其中： 表示所采集的第n张去噪增强后风力发电机风叶图像，表示第n张去噪增强后风力发电机风叶图像的真实履冰边缘图像，H表示训练集data中的去噪增强后风力发电机风叶图像总数； S42：构建风力发电机风叶履冰识别模型的训练目标函数： ； 其中： 表示风力发电机风叶履冰识别模型的训练目标函数，表示待训练优化的模型参数向量，包括膨胀矩阵、腐蚀矩阵、卷积层权重以及偏置量参数； 表示余弦相似度计算，表示Hu矩特征提取； 表示将输入到基于模型参数向量的风力发电机风叶履冰识别模型中，模型输出的履冰边缘图像； S43：初始化模型参数向量，设置模型训练的当前迭代次数t，t的初始值为0； S44：生成参数近似项： ； 其中： 表示0-1之间的调节常数； 表示第t次迭代的参数近似项； 表示L1范数； S45：对模型参数向量进行迭代更新： ； 若，则结束模型参数向量迭代，令为训练得到的最优模型参数向量，并基于最优模型参数向量构建最优风力发电机风叶履冰识别模型，否则令，返回步骤S44； S5：利用最优风力发电机风叶履冰识别模型对增强后的风力发电机风叶图像进行履冰边缘图像提取，并基于履冰边缘图像计算风力发电机风叶表面的冰面厚度，若冰面厚度超过预设置的冰面阈值则进行预警。

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华能威宁风力发电有限公司;中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;中国华能集团有限公司;沈阳盛世新能源科技有限公司，其通讯地址为：551700 贵州省毕节市威宁县五里岗街道工业四路电商产业园；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”。