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龙图腾网获悉华能潍坊风力发电有限公司申请的专利一种基于风电场的监控管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：CN120127833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202510302196.8，技术领域涉及：H02J13/12；该发明授权一种基于风电场的监控管理方法及系统是由张聪聪;郭刚;刘雨雷;温振程;张小兵;辛磊;魏浩;崔吉龙设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于风电场的监控管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于风电场的监控管理方法及系统，涉及计算机平台负载平衡技术领域，包括安装传感器，收集风电场运行数据；对数据进行清洗和滤波，利用时频域分析技术提取状态特征；在正常运行期间建立设备的基线状态模型，对风电场设备运行情况进行监测；结合机器学习算法，预测关键部件的剩余使用寿命。本发明所述方法实现了风电场运行数据的全时空监测与智能分析，提升了设备运行效率和风电场整体可靠性。本发明属于风力发电系统监控与管理领域，为实现智能化风电场运营提供了一种高效、稳定的技术手段。

本发明授权一种基于风电场的监控管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于风电场的监控管理方法，其特征在于，包括： 安装传感器，收集风电场运行数据； 对数据进行清洗和滤波，利用时频域分析技术提取状态特征； 在正常运行期间建立设备的基线状态模型，对风电场设备运行情况进行监测； 结合机器学习算法，预测关键部件的剩余使用寿命； 所述利用时频域分析技术提取状态特征包括，将时间域信号转换到频率域，分析信号中不同频率分量的强度，以识别可能的故障，进行快速傅里叶变换FFT； 特征提取特征均值公式表示为： , 方差公式表示为： , 其中，表示信号方差； 功率谱密度PSD： , 其中，表示信号的频谱，短时傅里叶变换： , 其中，表示窗函数，表示时间信号； 所述建立设备的基线状态模型包括，构建基线模型，正态分布假设或自适应基线； 进行异常检测，假设正常状态的数据分布可用个高斯分布的加权和表示： , 其中，表示第个高斯分布的权重，满足，表示均值向量，表示协方差矩阵； 构建自编码器，自编码器将输入特征映射到隐变量空间： , 其中，表示编码器函数，表示编码器权重，表示编码器偏置；解码器将隐变量映射回原始空间： , 其中，表示解码器函数，表示解码器权重，表示解码器偏置；损失函数为重构误差： , 其中，表示模型重构损失，表示原始输入数据，表示重构输出数据；使用正常运行数据对模型进行训练，目标是最小化重构误差损失函数； 实时数据输入基线模型，进行对比检测，概率模型检测表示为： , 异常判定，表示重构误差检测阈值；当时，认为数据异常；重构误差检测公式表示为： , 其中，表示实时数据的重构输出数据；进行异常判定当重构误差超过设定阈值时，认为数据异常； 所述对风电场设备运行情况进行监测包括，根据监测情况优化维护计划，动态规划优化总成本公式表示为： , 其中，表示维护费用，表示停机损失； 维护优先级，使用风险评估方法，风险评分： , 其中，表示故障概率，表示故障影响成本； 使用群智能算法，遗传算法优化维护顺序：目标函数为最小化，约束条件为满足风机的可维修性； 所述预测关键部件的剩余使用寿命包括剩余寿命预测RUL，基于线性退化模型计算剩余寿命： , 其中，表示当前健康状态，表示设定的故障阈值，表示退化速率，通过历史数据拟合； 构建机器学习模型，使用风电场设备的运行历史数据，其中包含健康状态特征、操作条件、环境因素以及实际的故障时间，训练长短期记忆网络LSTM，预测健康状态趋势，状态更新公式表示为： , 其中，表示当前记忆状态，表示遗忘和输入门； , 其中，表示当前时间步的预测输出；当预测的剩余寿命RUL低于预设阈值时，触发报警信号，提示运维团队提前检修；不同级别的剩余寿命对应不同的维护策略。

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