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龙图腾网获悉浙江运达风电股份有限公司申请的专利风电机组不平衡检测模型训练方法、装置、设备及介质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：CN116629313B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310696902.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权风电机组不平衡检测模型训练方法、装置、设备及介质是由王灵波;王瑞良;孙勇;聂方正设计研发完成，并于2023-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本风电机组不平衡检测模型训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种风电机组不平衡检测模型训练方法、装置、设备及介质，涉及风电技术领域，包括：对输入模型的训练数据进行时域分组得到多组时域数据；训练数据为预设时间段内采集的包含多种输入信号的一组数据；分别提取各组时域数据的特征，利用通道注意力机制对各组提取后特征进行通道维度的加权得到各组加权后特征；利用LSTM和跳跃连接对各组加权后特征进行时域关联性提取和连接得到连接特征，利用空间注意力机制对连接特征进行空间维度的加权得到加权后连接特征；利用损失函数并基于对加权后连接特征的预测值计算损失值以调整模型参数完成训练。本申请通过采用LSTM、跳跃连接和两个注意力机制，提高风电机组不平衡检测的准确性。

本发明授权风电机组不平衡检测模型训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种风电机组不平衡检测模型训练方法，其特征在于，包括： 将训练数据输入风电机组不平衡检测模型，并对所述训练数据进行时域分组，以得到预设数量组时域数据；所述训练数据为预设时间段内采集的包含多种输入信号的一组数据； 对各组所述时域数据分别进行特征提取，并利用通道注意力机制对各组提取后特征分别进行通道维度的加权操作，以得到相应的各组加权后特征； 利用长短期记忆网络和跳跃连接对各组所述加权后特征进行时域关联性提取和连接操作以得到连接特征，并利用空间注意力机制对所述连接特征进行空间维度的加权操作，以得到加权后连接特征； 利用损失函数并基于对所述加权后连接特征的预测值计算分类损失，并利用所述分类损失对模型参数进行调整，以完成对所述风电机组不平衡检测模型的训练操作； 其中，所述利用长短期记忆网络和跳跃连接对各组所述加权后特征进行时域关联性提取和连接操作以得到连接特征，包括： 将各组所述加权后特征分别输入各个长短期记忆网络，以对各组所述加权后特征分别进行时域关联性提取，得到相应的各输出结果； 根据预设跳跃连接规则将与前N个长短期记忆网络分别对应的输出结果进行连接，以得到连接结果；所述前N个长短期记忆网络为若干个所述长短期记忆网络中除最后一个长短期记忆网络外的其他长短期记忆网络； 利用卷积层对所述连接结果进行降维处理，得到降维后连接结果，并将与所述最后一个长短期记忆网络对应的输出结果以及所述降维后连接结果进行连接，以得到连接特征。

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