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龙图腾网获悉龙滩水电开发有限公司龙滩水力发电厂申请的专利基于全息感知的水电机组疲劳累积预测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：CN119168106B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202410476824.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于全息感知的水电机组疲劳累积预测方法及系统是由韦江平;李平;农振昌;吴祖平;黄智榜设计研发完成，并于2024-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全息感知的水电机组疲劳累积预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于全息感知的水电机组疲劳累积预测方法及系统，涉及水电机组管理相关技术领域，该方法包括：利用全息传感器阵列对目标水电机组进行实时感知；进行数据预处理；遍历运行数据处理信息集，提取疲劳累积关键特征；进行数字孪生建模，构建目标水电机组的疲劳累积预测模型；进行目标水电机组的模拟运行，按照预设疲劳累积机制进行疲劳评估；基于第二评估结果更新第一疲劳累积预测结果，获取第二疲劳累积预测结果。解决了现有水电机组疲劳累积预测存在的难以获取巨型水电机组足够、精准的运行数据，导致疲劳累积预测结果存在较大误差的技术问题，达到了提升水电机组疲劳累积预测的准确性和可靠性的技术效果。

本发明授权基于全息感知的水电机组疲劳累积预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于全息感知的水电机组疲劳累积预测方法，其特征在于，所述方法包括： 利用全息传感器阵列对目标水电机组进行实时感知，获取实时运行状态数据集； 对所述实时运行状态数据集进行数据预处理，获得运行数据处理信息集； 遍历所述运行数据处理信息集进行疲劳特征标识，根据标识结果提取疲劳累积关键特征； 根据所述疲劳累积关键特征进行数字孪生建模，构建目标水电机组的疲劳累积预测模型； 基于所述疲劳累积预测模型进行目标水电机组的模拟运行，按照预设疲劳累积机制对模拟运行结果进行疲劳评估，根据第一评估结果对目标水电机组进行疲劳累积预测，输出第一疲劳累积预测结果； 通过所述预设疲劳累积机制对所述模拟运行结果进行二次疲劳评估，生成第二评估结果，基于所述第二评估结果更新所述第一疲劳累积预测结果，获取第二疲劳累积预测结果； 基于所述疲劳累积预测模型进行目标水电机组的模拟运行，按照预设疲劳累积机制对模拟运行结果进行疲劳评估，方法包括： 对目标水电机组设定模拟运行条件，所述模拟运行条件包含模拟运行环境、模拟工作负载、模拟运行时间； 基于所述模拟运行环境，启动所述疲劳累积预测模型按照所述模拟工作负载进行目标水电机组的模拟运行，判断模拟运行时长是否达到所述模拟运行时间，当达到所述模拟运行时间时则生成停止指令，根据所述停止指令停止模拟运行，生成模拟运行结果； 基于所述模拟运行结果设定疲劳累积指标，按照所述疲劳累积指标构建所述预设疲劳累积机制，通过所述预设疲劳累积机制对目标水电机组进行疲劳累积趋势分析，生成疲劳累积速率； 根据所述疲劳累积速率进行疲劳评估，生成所述第一评估结果； 根据第一评估结果对目标水电机组进行疲劳累积预测，输出第一疲劳累积预测结果，方法包括： 利用所述第一评估结果提取疲劳累积趋势，根据所述疲劳累积趋势绘制疲劳累积趋势图； 调取目标机组的历史运行数据、基于所述疲劳累积趋势图设定疲劳预测值； 根据所述疲劳预测值进行疲劳累积预测，获取疲劳累积预测趋势图； 按照所述疲劳累积预测趋势图输出目标水电机组的所述第一疲劳累积预测结果； 通过所述预设疲劳累积机制对所述模拟运行结果进行二次疲劳评估，生成第二评估结果，基于所述第二评估结果更新所述第一疲劳累积预测结果，获取第二疲劳累积预测结果，方法包括： 基于目标水电机组进行动态影响监测分析，获取动态影响数据集，所述动态影响数据集包含材料变化影响数据、工况变化影响数据； 通过所述预设疲劳累积机制基于所述材料变化影响数据、所述工况变化影响数据对所述模拟运行结果进行二次疲劳评估，生成第二评估结果； 遍历所述第二评估结果与所述第一评估结果进行比对校正，获取疲劳累积更新速率、疲劳累积潜在风险点； 基于所述疲劳累积更新速率、所述疲劳累积潜在风险点更新所述第一疲劳累积预测结果，生成所述第二疲劳累积预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人龙滩水电开发有限公司龙滩水力发电厂，其通讯地址为：547300 广西壮族自治区河池市天峨县六排镇塘英第三、五小区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。