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龙图腾网获悉华润电力技术研究院有限公司;重庆大学申请的专利考虑样本不平衡条件的风机叶片覆冰诊断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：CN119572436B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202411743501.9，技术领域涉及：F03D80/40；该发明授权考虑样本不平衡条件的风机叶片覆冰诊断方法是由何佳;唐芳纯;胡琴;蒋兴良;冯俊鑫;余维;魏惠春;宋海彬;唐诗尧;吕云龙设计研发完成，并于2024-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑样本不平衡条件的风机叶片覆冰诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供的一种考虑样本不平衡条件的风机叶片覆冰诊断方法，包括以下步骤：S1.获取风电机组运行数据作为初始样本数据，并对初始样本数据进行预处理；S2.对不平衡的初始样本数据进行处理形成平衡样本；S3.从平衡样本中提取覆冰识别特征；S4.将覆冰识别特征输入至LightGBM模型中对LightGBM模型进行训练；S5.实施获取待测风电机组的运行数据作为实时样本，并对实时样本进行预处理后进行特征提取，然后将提取的特征输入至训练完成的LightGBM模型中得到覆冰等级，通过上述方法，在风电机组存在少量样本时对样本数据进行不平衡处理，从而得到最终的平衡数据，进而有效提高风机叶片覆冰诊断的准确性和可靠性，为后续的除冰运维提供准确的数据支持。

本发明授权考虑样本不平衡条件的风机叶片覆冰诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑样本不平衡条件的风机叶片覆冰诊断方法，其特征在于：包括以下步骤： S1.获取风电机组运行数据作为初始样本数据，并对初始样本数据进行预处理；所述初始样本数据以及实时样本数据包括温度、湿度、风速以及风电机叶片的振动信号； 对初始样本和实时样本进行预处理包括： 采用箱线图检测法对样本数据剔除异常值处理； 对剔除异常值后的样本数据采用线性插值法进行差值处理； 将插值处理后的样本数据进行Z-score归一化处理： ； 其中，表示归一化处理后的样本数据，表示归一化处理前的样本数据，为样本数据的均值，表示样本数据的标准差； S2.对不平衡的初始样本数据进行处理形成平衡样本；对不平衡的样本数据进行处理形成平衡样本具体包括： 从初始样本数据中选择m个样本作为基准样本： ； 计算基准样本与初始样本数据中剩余样本数据的欧式距离，选择剩余样本数据中距离最小的k个样本作为近邻样本； 在k个近邻样本中随机选择M个近邻样本作为辅助样本： ； 重构新样本作为平衡样本： ，其中，为之间随机系数； S3.从平衡样本中提取覆冰识别特征； S4.将覆冰识别特征输入至LightGBM模型中对LightGBM模型进行训练； S5.实施获取待测风电机组的运行数据作为实时样本，并对实时样本进行预处理后进行特征提取，然后将提取的特征输入至训练完成的LightGBM模型中得到覆冰等级。

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