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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利基于多维环境数据的垂直轴风力机功率预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：CN120493420B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510559232.9，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权基于多维环境数据的垂直轴风力机功率预测方法是由武建新;张毅;张晓斌;张琦;刘禹岐;韩伟濠;赵漪设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维环境数据的垂直轴风力机功率预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多维环境数据的垂直轴风力机功率预测方法，涉及多维环境数据的垂直轴风力机功率技术领域，本发明基于传感器网络实时采集多维数据，包括风速、湍流强度、温湿度等环境参数，转子转速、桨距角等运行状态，以及叶片应变、振动加速度等结构响应，其次对振动加速度信号进行经验模态分解，构建物理信息神经网络，以环境数据与气动载荷频域能量谱为输入，输出实时风能利用系数及气动力系数，最后基于气动载荷时域信号，采用动态窗长的在线雨流计数提取载荷循环谱，结合湿度修正的疲劳损伤模型计算累积损伤值，当剩余寿命低于阈值时，通过磁阻扭矩线性衰减与襟翼模糊PID的协同控制，实现载荷峰值抑制与发电效率平衡。

本发明授权基于多维环境数据的垂直轴风力机功率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维环境数据的垂直轴风力机功率预测方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：通过传感器网络获取垂直轴风力机实时的多维数据，其包括环境数据、运行数据和结构响应数据，所述环境数据包括风速、湍流强度、气温和湿度，所述运行数据包括转子转速和桨距角，所述结构响应数据包括叶片根部应变和振动加速度； 步骤2：对振动加速度信号进行模态分解以提取气动载荷分量，基于历史多维数据及气动载荷分量作为输入，将对应的瞬时风能利用系数、法向力系数和切向力系数作为标签，构建并训练物理信息神经网络模型，并通过损失函数中的垂直轴气动方程残差和动态失速滞后效应偏差约束神经网络输出； 步骤3：基于训练完成后的物理信息神经网络模型输出实时的法向力系数和切向力系数，结合实时空气密度、风速、叶片方位角和风轮扫掠面积，通过气动载荷公式计算气动载荷时域信号； 步骤4：对气动载荷时域信号进行在线雨流计数，结合Miner累积损伤准则计算疲劳损伤值，并输出剩余寿命指标，当输出的剩余寿命指标小于设定的阈值时，触发降载策略，包括调节磁阻扭矩和襟翼偏转角度； 所述损失函数的公式为： 其中，为物理信息神经网络根据输入的多维环境数据预测的理论功率值，为垂直轴风力机在实际运行中通过传感器直接测量的实时输出功率，均为权重系数，为垂直轴风力机双盘多流管模型修正的BEM方程残差项，为Leishman-Beddoes动态失速模型残差项，为动态攻角修正因子，分别为瞬时风能利用系数、法向力系数和切向力系数； 基于训练完成后的物理信息神经网络模型输出的法向力系数和切向力系数，与实时空气密度、风速、叶片方位角和风轮扫掠面积，通过气动载荷公式计算出气动载荷时域信号所依据的公式为： 其中，作为时域信号输入至在线雨流计数； 对气动载荷时域信号进行卡尔曼滤波，截止频率设为，保留气动主导频段，滤除高频噪音。

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