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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利风电场机舱式激光雷达安装关键位点选择方法、系统、计算机及存储介质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：CN121413291B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202512005676.0，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权风电场机舱式激光雷达安装关键位点选择方法、系统、计算机及存储介质是由邱颖宁;邱志远;冯延晖设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本风电场机舱式激光雷达安装关键位点选择方法、系统、计算机及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种风电场机舱式激光雷达安装关键位点选择方法、系统、计算机及存储介质，基于SCADA数据构建风速风向向量，确定主入流风向，通过点积、相关系数和随机森林模型评估机组相关性，生成三种排名方案，再计算次入流与主入流的一致性指标并进行加权综合评价，从而选取最优安装位点。本发明提升了机舱式激光雷达安装位点选择的科学性与精确性。

本发明授权风电场机舱式激光雷达安装关键位点选择方法、系统、计算机及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种风电场机舱式激光雷达安装关键位点选择方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤1，利用风电场SCADA系统采集每台风电机组数据，包括采样时刻、风速、风向和功率，并筛除无效数据； 步骤2，建立以正北方向为0°的笛卡尔坐标系，以风速为模值、风向为角度构建风速风向向量，并计算每台风电机组的风速风向向量在笛卡尔坐标系中的坐标分量； 步骤3，对于单个采样时刻，叠加全部风电机组的风速风向向量的坐标分量并算术平均，得到该采样时刻风电场主入流的风速风向向量的坐标分量，并进一步计算得出风电场主入流的风速和风向； 步骤4，计算每个采样时刻的每台风电机组的风速风向向量的坐标分量与风电场主入流的风速风向向量的坐标分量之间的点积分数，算术平均每台风电机组在全部采样时刻的点积分数，从而得到每台风电机组的综合点积分数，作为每台风电机组的风速风向向量与风电场主入流的风速风向向量的相关性指标1，并得到相关性排名1； 步骤5，计算每台风电机组的风速风向向量的坐标分量与风电场主入流的风速风向向量的坐标分量之间的相关系数，算术平均每台风电机组在全部采样时刻的相关系数，从而得到每台风电机组的综合相关系数，作为每台风电机组的风速风向向量与风电场主入流的风速风向向量的相关性指标2，并得到相关性排名2； 步骤6，以前80%的全部采样时刻的风电场主入流的风速风向向量作为训练集输入随机森林模型，训练随机森林模型并得到风电场主入流的风速风向向量预测模型，结合SHAP值分析方法，计算每台风电机组的风速风向向量的坐标分量对风电场主入流的风速风向向量的坐标分量预测结果的SHAP值，算术平均每台风电机组在全部采样时刻的SHAP值，从而得到每台风电机组的综合SHAP值，作为每台风电机组的风速风向向量与风电场主入流的风速风向向量的相关性指标3，并得到相关性排名3； 步骤7，根据机舱式激光雷达安装数量的需求，以上述求得的三组排名为依据，分别选取三组排名中前m台风电机组作为三种机舱式激光雷达安装位点选择的方案； 步骤8，针对每种方案，根据机舱式激光雷达安装位点处的m台风电机组在每个采样时刻的风电机组的风速风向向量，分别计算该方案的风电场次入流的风速风向向量，进而计算风电场次入流的风速风向向量与风电场主入流的风速风向向量的一致性指标，加入风速和风向的权重值计算该方案在每个采样时刻的综合评价指标，算术平均全部采样时刻的综合评价指标，得到该方案的最终评价指标； 步骤9，比较三种方案的最终评价指标，选择最终评价指标最高的方案作为机舱式激光雷达的安装位点的方案。

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