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龍圖騰網恭喜中船科技股份有限公司;中船海裝風電有限公司申請的專利一種風電機組變流器溫度異常預警方法、裝置及電子設備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：CN119004157B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09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：202411463521.0，技術領域涉及：G06F18/2337；該發明授權一種風電機組變流器溫度異常預警方法、裝置及電子設備是由張寧;劉冰冰;胡號朋;周慶梅;喻科曦;溫釗設計研發完成，并于2024-10-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種風電機組變流器溫度異常預警方法、裝置及電子設備在說明書摘要公布了：本發明涉及風力發電技術領域，公開了一種風電機組變流器溫度異常預警方法、裝置及電子設備，包括使用數據采集與視頻監控系統，獲取風電機組運行過程中的各類數據；對各類數據采用皮爾遜相關性分析算法，獲取與變流器溫度強相關的變量數據；對變量數據進行預處理，獲取模型樣本數據集；利用金鷹優化算法對模糊C均值聚類算法的初始聚類點進行優化，得到初始聚類點；將模型樣本數據集和初始聚類點輸入模糊C均值聚類算法，獲取變流器溫度異常的預警結果。上述發明可實現變流器內溫度異常預警、變流器故障的早期預警，幫助風場實現預測性維護，減少了故障檢修排查難度。

本發明授權一種風電機組變流器溫度異常預警方法、裝置及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種風電機組變流器溫度異常預警方法，其特征在于，包括：使用數據采集與視頻監控系統，獲取風電機組運行過程中的各類數據；對所述各類數據采用皮爾遜相關性分析算法，識別并提取與變流器溫度強相關的變量數據；對所述變量數據進行預處理，以獲取模型樣本數據集；利用金鷹優化算法對模糊C均值聚類算法的初始聚類點進行優化，得到優化后的初始聚類點；將所述模型樣本數據集和所述優化后的初始聚類點輸入模糊C均值聚類算法，獲取變流器溫度異常的預警結果；與變流器溫度強相關的變量數據，包括：變流器內溫度、發電機轉速、發電機有功功率、發電機無功功率、機艙溫度、環境溫度、風輪轉速、變流器電壓、變流器線電流；利用金鷹優化算法對模糊C均值聚類算法的初始聚類點進行優化，得到優化后的初始聚類點，包括：設定金鷹優化算法中的初始參數；隨機生成金鷹的初始位置，作為模糊C均值聚類算法的初始聚類點候選；計算模糊C均值聚類算法，評估每只金鷹位置對應的適應度函數；根據金鷹優化算法原理更新金鷹的攻擊系數和巡航系數，計算攻擊向量、巡航向量和步長向量，并更新金鷹的位置，評估新位置的適應度函數；重復上述步驟，當達到迭代次數時，得到優化后的初始聚類點；金鷹優化算法中的初始參數，包括：金鷹數量、攻擊系數和巡航系數的初始值和最終值、迭代次數；步驟一：風電機組變流器內溫度異常預警模型相關變量選取根據首先基于皮爾遜相關性分析算法選擇與變流器內溫度強相關變量數據，包含風電機組工況數據、機組各工況下的變流器內各部件的SCADA數據以及與風電機組變流器強耦合的發電機SCADA數據本發明選擇了與變流器內溫度相關的變量；其中皮爾遜相關性分析算法如下： 其中與分別表示兩者的樣本均值，n為樣本數據個數；r為相關系數，取值范圍為[-1,1]，其中r≥0.6則視為該變量與變流器溫度視為強相關變量，作為模型相關變量；根據選取的相關模擬量提取風電機組包含有變流器溫度異常故障的歷史運行數據，根據風電機組的變流器溫度異常故障記錄以及專家經驗確認的數據標記為故障樣本數據，其余數據則為正常數據；步驟三：基于模糊C均值聚類算法的變流器內溫度異常預警模型訓練基于模糊C均值聚類算法的變流器內溫度異常預警模型將歸一化后樣本集數據輸入到基于模糊C均值聚類算法的變流器內溫度異常預警模型中，FCM是數據樣本根據距離聚類中心的遠近而賦予不同的隸屬度值，從而判斷該數據樣本數據隸屬于哪一類別；假設數據集X＝{x1,x2,…,xn}，其目標函數J如公式3所示： 其中，uki是樣本點xi到聚類中心νk的隸屬度，m是模糊系數，c是聚類中心的個數；對公式3求偏導最小值得到隸屬度uki和聚類中心νk的更新公式45如下： 當聚類中心|νt-νt+1|ε時，ε為迭代閾值，算法停止；基于金鷹優化算法改進的模糊C均值聚類算法的變流器內溫度異常預警模型；模糊C均值聚類算法對于初始聚類中心比較敏感，迭代后難以得到全局最優解，極易陷入局部最小值，而金鷹優化算法模擬金鷹狩獵行為，具有收斂速度快，尋優能力強的特點，本發明將該算法對模糊C均值聚類算法進行改進，通過金鷹優化算法選擇模糊C均值聚類算法的初始聚類中心，解決了模糊聚類易陷入局部最小值和初始值敏感的缺點，并加快了模糊算法收斂速度，提高了模型異常預警準確率。

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