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龙图腾网获悉河北大唐国际唐山热电有限责任公司申请的专利一种风电机组智能化运维管理平台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：CN119778192B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411968169.6，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权一种风电机组智能化运维管理平台是由汤浩;赵光设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风电机组智能化运维管理平台在说明书摘要公布了：本发明属于设备管理技术领域，本发明公开了一种风电机组智能化运维管理平台；包括：数据采集模块，用于采集风电机组的运行数据；数据预处理模块，用于对风电机组的运行数据进行预处理，得到预处理后运行数据；故障检测模块，基于预处理后运行数据对风电机组进行故障检测，并对风电机组进行维护，得到完善运行数据；机组优化模块，对完善运行数据进行优化，得到最优运行参数组合；基于最优运行参数组合对风电机组进行控制优化；提高了风电机组的运行效率，同时降低了风电机组发生故障的概率。

本发明授权一种风电机组智能化运维管理平台在权利要求书中公布了：1.一种风电机组智能化运维管理平台，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于采集风电机组的运行数据； 数据预处理模块，用于对风电机组的运行数据进行预处理，包括： 对时序性数据进行预处理，得到完整时序性数据；对频谱数据进行预处理，得到增强频谱数据；将完整时序性数据和增强频谱数据组合得到预处理后运行数据； 所述对时序性数据进行预处理的方式包括： 构建预测模型对时序性数据进行缺失值处理，得到完整时序性数据； 所述构建预测模型对时序性数据进行缺失值处理的方式包括： 采集风电机组的历史时序性数据，并对风电机组的历史时序性数据进行标准化处理，得到历史时序性数据训练集；将历史时序性数据训练集初步补充完整，作为预测模型的训练标签； 初始化隐藏序列，其中表示时刻索引且，表示历史时序性数据训练集中数据对应的最大时刻； 所述预测模型包括循环更新结构、循环重置结构和输出层，将历史时序性数据训练集输入循环更新结构和循环重置结构，分别计算出循环更新输出和循环重置输出； 基于循环重置输出计算候选隐藏输出；基于候选隐藏输出和循环更新输出计算最终隐藏输出；通过输出层将最终隐藏输出映射成预测值； 利用预测值对历史时序性数据训练集进行缺失值处理，得到完整历史时序性数据训练集；将完整历史时序性数据训练集与训练标签进行对比，若对应时刻数据的数值之差的绝对值小于或等于预设的差异阈值，固定此时预测模型的参数，得到训练完成的预测模型； 所述循环更新输出；其中，表示更新输入权重矩阵；表示更新隐藏权重矩阵；表示时刻的输入数据，即为历史时序性数据训练集中时刻的数据；表示循环更新结构的偏置项；表示时刻的隐藏序列；表示一个激活函数； 循环重置输出；其中，表示重置输入权重矩阵；表示重置隐藏权重矩阵；表示循环重置结构的偏置项； 候选隐藏输出；其中，表示双曲正切函数；表示候选隐藏输出的输入权重矩阵；表示候选隐藏输出的隐藏权重矩阵；表示逐元素乘法； 隐藏序列；当时，为最终隐藏输出； 故障检测模块，基于预处理后运行数据对风电机组进行故障检测，包括： 构建故障识别模型，利用故障识别模型对预处理后运行数据进行处理，得到故障分类数据；基于故障分类数据对风电机组进行维护；采集维护后的风电机组运行数据，并基于维护后的风电机组运行数据对故障分类数据进行更新，得到完善运行数据； 所述构建故障识别模型的方式包括： 采集历史故障数据，利用聚类算法对历史故障数据进行检测，得到异常数据，通过查询预设的风电机组数据库判断异常数据的故障类型并为每种故障类型添加对应的故障编码；将每种故障类型对应的故障编码作为训练标签； 利用自适应算法对历史故障数据进行特征提取处理，得到最优特征数据；利用最优特征数据训练故障识别模型；定义故障识别模型的故障识别损失函数，计算故障识别损失函数的函数值，直到故障识别损失函数的函数值不再变小，固定此时故障识别模型的参数，得到训练完成的故障识别模型； 机组优化模块，对完善运行数据进行优化，得到最优运行参数组合；基于最优运行参数组合对风电机组进行控制优化；各个模块之间通过有线和或无线的方式进行连接。

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河北大唐国际唐山热电有限责任公司，其通讯地址为：063000 河北省唐山市路北区滨河路2号；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”。