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龙图腾网获悉内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司申请的专利基于人工智能的多模态风电机组机电暂态建模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：CN120579457B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510761664.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于人工智能的多模态风电机组机电暂态建模方法是由张秀琦;何芳;杨德宇;原帅;李勇;苗丽芳;刘鸿清;冯汝明;邢伟;丛雨;王乐媛;苏珂;趙永飞;郝浩伟;闫锦博设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的多模态风电机组机电暂态建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的多模态风电机组机电暂态建模方法，涉及新能源发电建模技术领域，包括，利用因果发现算法对标准化时空数据立方体进行因果关联挖掘与依赖路径识别，构建因果拓扑图，并通过时空图注意力网络进行跨模态特征融合，生成高阶特征张量；将高阶特征张量按不同机型和环境条件划分元学习任务池，采用双层优化策略训练跨机型通用参数化框架；基于训练后的跨机型通用参数化框架构建复合工况生成器，通过因果正则化损失函数进行约束，形成扩展测试工况集；采用多模态深度强化学习算法对扩展测试工况集进行控制参数优化，得到优化控制参数。本发明通过精确因果建模与跨模态融合实现高鲁棒性、高泛化能力的机电暂态建模奠定了基础。

本发明授权基于人工智能的多模态风电机组机电暂态建模方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的多模态风电机组机电暂态建模方法，其特征在于：包括， 采集风电机组的多模态数据，并进行预处理，生成标准化时空数据立方体； 利用因果发现算法对标准化时空数据立方体进行因果关联挖掘与依赖路径识别，构建因果拓扑图，并通过时空图注意力网络进行跨模态特征融合，生成高阶特征张量； 将高阶特征张量按不同机型和环境条件划分元学习任务池，采用双层优化策略训练跨机型通用参数化框架，具体步骤如下， 将高阶特征张量根据机型类型和环境条件进行分类，划分多个元学习任务池，依据元学习任务池中的样本，初始化跨机型通用参数化框架的全局参数； 在每个元学习任务池中，利用任务特定数据对跨机型通用参数化框架进行局部任务优化，得到任务适应参数； 聚合所有元学习任务池中任务适应参数，采用双层优化策略对初始化后的全局参数进行更新，得到优化后的全局参数； 重复局部任务优化和全局参数更新的迭代过程，直至跨机型通用参数化框架训练收敛，输出训练后的跨机型通用参数化框架； 基于训练后的跨机型通用参数化框架构建复合工况生成器，通过因果正则化损失函数进行约束，形成扩展测试工况集； 采用多模态深度强化学习算法对扩展测试工况集进行控制参数优化，得到优化控制参数； 利用优化控制参数构建数字孪生虚拟工况运行实例，进行动态时间规整验证，生成标准化验证报告。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司，其通讯地址为：010020 内蒙古自治区呼和浩特市玉泉区锡林南路21号内蒙古电力科学研究院科研楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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