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龙图腾网获悉江西联合能源有限公司申请的专利一种区域风电场多设备实时数据处理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：CN120873409B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511404679.5，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种区域风电场多设备实时数据处理方法及系统是由曾桉;许思龙;周孟;钟炜;张子勤;曹洪睿;郭俊;熊文龙;周琅;齐江波;叶昌荣;张振翔;毛伊婷;周卿;樊孝奇;习伯泉;钟姝婷;谢鸿慧设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种区域风电场多设备实时数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种区域风电场多设备实时数据处理方法及系统，方法包括获取区域风电场多设备的监测运行数据，对监测运行数据进行数据预处理，以得到处理数据；对处理数据进行第一异常识别，以得到第一异常集合；对处理数据进行第二异常识别，以得到第二异常集合；基于第一异常集合与第二异常集合确定综合异常集合，基于综合异常集合确定剔除数据；对剔除数据进行条件扩散填补，以输出最终处理数据，本发明通过对数据进行两次异常识别，可有效提升识别的准确率、召回率以及精确率，之后对数据进行条件扩散填补，可有效捕捉时序数据中的长期以来关系，通过选择正常值作为观测值来估计缺失值，可提升数据填补的有效性以及准确性。

本发明授权一种区域风电场多设备实时数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种区域风电场多设备实时数据处理方法，其特征在于，包括： 通过预设传感器获取区域风电场多设备的监测运行数据，对所述监测运行数据进行数据预处理，以得到处理数据，其中，所述预设传感器包括测风塔传感器、噪音传感器、气象传感器以及发电运行传感器，所述监测运行数据包括风电场测风塔数据、风电场噪音数据、风电场气象数据、风电场发电运行数据； 对所述处理数据进行第一异常识别，以得到第一异常集合； 对所述处理数据进行第二异常识别，以得到第二异常集合； 基于所述第一异常集合与所述第二异常集合确定综合异常集合，基于所述综合异常集合确定剔除数据； 对所述剔除数据进行条件扩散填补，以输出最终处理数据； 所述对所述处理数据进行第一异常识别，以得到第一异常集合的步骤包括： 对所述处理数据进行对数比变换并将所述处理数据映射到欧式空间中，以得到第一数据矩阵； 对所述第一数据矩阵进行特征分解，以得到协方差矩阵与主成分序列； 提取所述协方差矩阵的特征值，并根据所述特征值计算前不同数量个主成分的参考值； 挑选前若干个主成分使对应的参考值大于预设参考值，以得到目标主成分； 基于所述目标主成分进行原始数据重构并将其映射回所述处理数据的维度，以得到映射数据矩阵； 基于所述映射数据矩阵确定第一异常集合； 所述对所述剔除数据进行条件扩散填补，以输出最终处理数据的步骤包括： 识别所述剔除数据中的缺失值，并按照所述缺失值的位置将所述剔除数据划分为若干子数据集； 计算每个所述子数据集的密度比： ； 式中，分别表示第个子数据集的估计概率密度； 基于所述密度比计算概率分数： ； 式中，为子数据集中的数据数量，为子数据集中第个数据的密度比； 基于所述概率分数计算数据信任值： ； 式中，表示子数据集中第个数据与前一个数据之间的距离，为对应子数据集的概率分数，为所有子数据集的概率分数的平均值； 基于所述数据信任值将所述子数据集中的数据降序排列，并选取排列后的子数据集中的前若干个数据作为基准数据； 获取高斯噪声，采用双立方插值方法将所述基准数据调整为与所述高斯噪声相同的大小，以得到调整数据； 基于所述高斯噪声、所述基准数据、所述调整数据确定最终处理数据。

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