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龍圖騰網恭喜重慶郵電大學申請的專利一種基于狀態參數重構誤差的風電機組運行狀態異常檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115081331B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210754815.3，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權一種基于狀態參數重構誤差的風電機組運行狀態異常檢測方法是由陳俊生;孫榮利;劉明杰;石鈞仁;黃健;嚴冬;馬藝瑋;李本川設計研發完成，并于2022-06-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于狀態參數重構誤差的風電機組運行狀態異常檢測方法在說明書摘要公布了：本發明屬于新能源發電領域，具體涉及一種基于狀態參數重構誤差的風電機組運行狀態異常檢測方法，該方法包括：采用正常運行的風電機組數據設置監測指標閾值和連續越限時間閾值；將待檢測數據經過滑動窗口處理獲得增廣狀態數據矩陣，并對待檢測數據進行重構；計算重構誤差和監測指標；將計算出的重構誤差和監測指標分別與設置的監測指標閾值和連續越限時間閾值進行對比，得到數據檢測結果；本發明對風電機組運行數據進行重構，通過重構誤差，以及連續越限數，便可通過辨識模型判斷運行數據異常狀態，計算方便快捷，能夠獲得較高異常辨識能力。

本發明授權一種基于狀態參數重構誤差的風電機組運行狀態異常檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于狀態參數重構誤差的風電機組運行狀態異常檢測方法，其特征在于，該方法包括：S1：獲取待檢測數據；S2：采用滑動窗口對待檢測的數據進行處理，得到增廣狀態數據矩陣；S3：將待檢測數據輸入訓練好的SDAE網絡中，得到重構數據；S4：根據增廣狀態數據矩陣和重構數據計算重構誤差，根據重構誤差計算監測指標；S5：設置監測指標閾值和連續越限時間閾值；具體步驟包括：S51：獲取系統正常運行的原始SCADA數據，并對數據進行預處理；對預處理后的數據進行相關性分析，得到機組各狀態參數時間序列數據的短時自相關性；對預處理后的數據進行相關性分析包括：采用綜合相關性指標分析風電機組狀態參數間的互相關性；采用自相關系數和偏自相關系數分析機組各狀態參數時間序列數據的短時自相關性；根據SCADA系統采集的數據；計算時間序列延遲k階的自相關系數；根據自相關系數計算數據的偏自相關系數；偏自相關系數的表達為： 其中，表示第1個偏自相關系數，ρj表示第j個自相關系數，表示第k+1個偏自相關系數，k表示序列的長度，表示延遲k階偏自相關系數為按j階自回歸模型對xt作線性最小方差估計的系數，表示延遲k+1階偏自相關系數為按j階自回歸模型對xt作線性最小方差估計的系數；S52：采用滑動窗口對機組狀態數據進行處理，得到系統正常運行的增廣狀態數據矩陣；S53：根據機組各狀態參數時間序列數據的短時自相關性將SCADA數據數據輸入到訓練好的SDAE網絡中，得到第二重構數據；S54：根據重構數據和正常運行的增廣狀態數據矩陣計算機組正常數據的重構誤差和監測指標；S55：根據機組正常數據的監測指標構確定監測指標閾值；S56：根據滑動窗口大小和監測指標連續越限的最大值構建連續越限數指標閾值；S6：將計算出的監測指標與設置的監測指標閾值進行比較，若大于設置的監測指標閾值，則執行步驟S7，否則返回步驟S1；S7：計算重構數據的連續越限數，將連續越限數與設置的連續越限時間閾值進行對比，若大于連續越限時間閾值，則待檢測數據為異常數據，否則待檢測數據為噪聲數據；所述連續越限數為：在監測的指標中出現連續超過設置的監測指標閾值的數量；S8：根據異常數據得到風電機組運行狀態的異常組件。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人重慶郵電大學，其通訊地址為：400065 重慶市南岸區南山街道崇文路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。