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龙图腾网获悉河南北方电气科技有限公司申请的专利用于风力发电机组的运行状态风险评估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：CN120430622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510526759.1，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权用于风力发电机组的运行状态风险评估方法及系统是由闫子菡;韩武闯;乔涵;张帅飞;熊礼景;刘丽娟设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于风力发电机组的运行状态风险评估方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及风力发电技术领域，公开了一种用于风力发电机组的运行状态风险评估方法及系统，方法包括：基于神经网络模型构建风险评估模型，收集并基于风力发电机组正常运行状态下的历史第一运行数据以及对应的状态数据，训练风险评估模型；获取风力发电机组的实时运行数据，还获取实时运行数据对应的实测状态数据，将实时运行数据输入到风险评估模型中，风险评估模型输出实时运行数据对应的预测状态数据；获取当前环境数据对应的差异参考值，计算并基于预测状态数据与实测状态数据之间的差异，与差异参考值进行对比，确定风力发电机组的运行状态，本申请提高了风险评估的准确性。

本发明授权用于风力发电机组的运行状态风险评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于风力发电机组的运行状态风险评估方法，在风力发电机组的各组件上安装传感器，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1：基于神经网络模型构建风险评估模型，收集并基于所述风力发电机组正常运行状态下的历史第一运行数据以及对应的状态数据，训练所述风险评估模型； 步骤S2：获取所述风力发电机组的实时运行数据，还获取所述实时运行数据对应的实测状态数据，将所述实时运行数据输入到所述风险评估模型中，所述风险评估模型输出所述实时运行数据对应的预测状态数据； 步骤S3：获取当前环境数据对应的差异参考值，计算并基于所述预测状态数据与所述实测状态数据之间的差异，与所述差异参考值进行对比，确定所述风力发电机组的运行状态，所述运行状态包括正常运行状态、低风险运行状态和高风险运行状态； 获取当前环境数据对应的差异参考值，包括：收集所述风力发电机组非正常运行状态下的历史第二运行数据以及对应的状态数据，并按照所述历史第二运行数据中的环境数据对所述历史第二运行数据对应的状态数据进行分组，得到多个环境分组，对每个所述环境分组中的状态数据进行聚类，获取并基于聚类结果，计算所述环境分组对应的差异参考值；基于所述环境分组及所述环境分组对应的差异参考值，建立环境分组与差异参考值的映射表，将所述当前环境数据与环境分组进行匹配，基于匹配到的环境分组从所述环境分组与差异参考值的映射表中获取对应的差异参考值； 收集所述风力发电机组非正常运行状态下的历史第二运行数据以及对应的状态数据，包括：基于所述风力发电机组故障记录表中的故障记录，将整个所述风力发电机组的运行数据分为多个阶段的运行数据，从每一阶段的运行数据中，获取第二时间点之前预设时间段内的运行数据以及对应的状态数据作为目标运行数据以及目标状态数据，基于所述目标状态数据从所述预设时间段内确定第一时间点，并将所述第一时间点作为所述风力发电机组正常运行状态与非正常运行状态的时间分界点；将每次故障恢复后到所述第一时间点的运行数据作为第一阶段运行数据，将所述第一时间点之后到所述第二时间点的运行数据作为第二阶段运行数据，多个所述第一阶段运行数据构成历史第一运行数据，还获取所述历史第一运行数据对应的状态数据，多个所述第二阶段运行数据构成历史第二运行数据，还获取所述历史第二运行数据及对应的状态数据，其中，所述第二时间点是所述风力发电机组故障记录表中任意一个故障的开始时间； 计算所述环境分组对应的差异参考值，包括：从任意一个所述环境分组中的状态数据中获取任意一个参数作为第三参数，对所述第三参数的数值进行聚类，获取多个簇及每个簇对应的标准差，计算每个簇对应的标准差乘以预设安全系数，得到每个簇对应的差异参考值，计算多个簇的平均差异参考值并作为所述环境分组对应的第三参数的差异参考值，重复本步骤，计算所述环境分组对应的其他参数的差异参考值，所述环境分组中的状态数据中的每一个参数的差异参考值组成所述环境分组对应的差异参考值。

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