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龙图腾网获悉华电电力科学研究院有限公司申请的专利风机叶片覆冰监测方法、系统、计算机设备、介质及产品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：CN120541624B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511046799.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权风机叶片覆冰监测方法、系统、计算机设备、介质及产品是由邓雨成;严新荣;马奎超;赵梓暄;张乐平;张哲;闫翔昱;胡斯格;徐思达设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本风机叶片覆冰监测方法、系统、计算机设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明涉及风机监测技术领域，公开了风机叶片覆冰监测方法、系统、计算机设备、介质及产品，该方法包括：采集多源数据，多源数据包括在风机叶片预设位置布置多个传感器的数据、环境气象数据和风机运行数据；将多源数据进行融合，并对融合后数据进行特征提取，得到综合特征向量；基于综合特征向量和预设深度学习模型对当前风机叶片覆冰状况进行监测，得到覆冰状况信息；基于覆冰状况信息和预设阈值之间的大小关系，对风机叶片覆冰状态进行预警。本发明通过多源数据融合、深度学习、覆冰状况信息预测以及对风机叶片覆冰状态进行预警等多种先进技术手段的有机结合，有效解决了现有技术中风机叶片覆冰监测在复杂环境下准确性低的问题。

本发明授权风机叶片覆冰监测方法、系统、计算机设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种风机叶片覆冰监测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集多源数据，所述多源数据包括在所述风机叶片预设位置布置多个传感器的数据、环境气象数据和风机运行数据； 将多源数据进行融合，并对融合后数据进行特征提取，得到综合特征向量； 基于综合特征向量和预设深度学习模型对当前风机叶片覆冰状况进行监测，得到覆冰状况信息； 基于所述覆冰状况信息和预设阈值之间的大小关系，对风机叶片覆冰状态进行预警； 所述多个传感器的数据包括输出特性曲线；在所述将多源数据进行融合之前，所述方法还包括： 实时采集多个传感器的输出特性曲线，并将所述输出特性曲线与标准特征曲线进行对比，得到对比误差； 基于所述对比误差采用遗传算法自动寻找最优校准参数，并基于最优校准参数动态修正多个传感器的输出特性曲线，以对多个传感器的数据进行自适应校准与误差补偿； 所述将多源数据进行融合，并对融合后数据进行特征提取，得到综合特征向量，包括： 对所述环境气象数据和风机运行数据进行数据清洗和数据标准化的数据预处理； 采用预设融合算法将自适应校准与误差补偿后的多个传感器数据、数据预处理后的环境气象数据和风机运行数据进行融合； 对融合后数据进行特征提取，得到综合特征向量； 所述基于所述覆冰状况信息和预设阈值之间的大小关系，对风机叶片覆冰状态进行预警，包括： 当所述覆冰状况信息达到预设阈值时，触发多渠道预警信号，得到预警信息，并基于所述预警信息及预设策略输出防冰和或除冰决策建议；预警机制包括：基于长短期记忆网络模型的覆冰趋势预测模型在智能检测与分析平台上运行；长短期记忆网络模型利用历史覆冰监测数据、环境气象数据以及风机运行数据，学习覆冰发展的时序规律；当预测到覆冰厚度或范围即将达到设定阈值时，系统自动触发预警信号； 基于所述防冰和或除冰决策建议做出响应措施。

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