广东海洋大学李逸获国家专利权
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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利一种基于运行数据的风电设备的故障监测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：CN120744649B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511195129.7，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于运行数据的风电设备的故障监测方法及系统是由李逸;刘畅;卢庆杰;冯凯龙设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于运行数据的风电设备的故障监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于运行数据的风电设备的故障监测方法及系统，首先获取包含故障类型的历史运行数据，利用预设的关联性算法量化各运行参数与故障之间的相关度，并映射至二维平面，构建结构化点集，增强了多维数据的可视性与可处理性。在关键影响因子筛选过程中，选择相关度最大的运行参数作为基准点，具有明确的物理故障表征意义，可聚焦于与目标故障机理高度相关的核心参数，从源头上提高候选因子集的准确性，从而进一步筛选关键影响因子。并据此构建专属故障监测子模型，能够确保模型输入具有高度针对性，从而大幅提升对各类故障的识别准确率和分类清晰度，提高风电设备的故障检测准确性。
本发明授权一种基于运行数据的风电设备的故障监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于运行数据的风电设备的故障监测方法，其特征在于，包括： 获取风电设备的历史运行数据，所述历史运行数据包括故障类型和所述故障类型下对应的故障运行数据； 对于任意故障类型，基于预设的关联性算法计算所述故障运行数据中各个运行参数与目标故障标签的相关度，并将各个运行参数的相关度映射到二维平面中，生成二维平面的点集； 确定相关度最大的特征向量为基准点，基于所述基准点计算所述点集的分布特征，并基于所述分布特征确定筛选阈值； 以所述基准点为圆心，所述筛选阈值为半径生成候选圆，并筛选出在所述候选圆内的所有特征向量作为候选关键因子集； 基于预设滑动窗口对所述候选关键因子集中的各个运行参数进行二次校验，并将校验通过的运行参数作为所述故障类型的关键影响因子； 获取各个故障类型对应的关键影响因子，并基于所述关键影响因子分别构建故障监测子模型； 基于所述故障监测子模型分别监测各个故障工况，完成风电设备的故障监测。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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