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龙图腾网获悉中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司申请的专利一种海上风电机组变桨系统的故障预警方法及装置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：CN119982378B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510270760.2，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权一种海上风电机组变桨系统的故障预警方法及装置是由付豪;李伟科;郑伯兴;王晓雄;刘东华;杨源;黄成龙;何树;蔡春荣;徐璐;黄盛泽;谭任深;叶宏雄;张宝金;张文鋆设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海上风电机组变桨系统的故障预警方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种海上风电机组变桨系统的故障预警方法及装置，构建健康数据集和第一故障数据集；将若干平衡数据插入至第一故障数据集，得到第二故障数据集；对海上风电机组变桨系统进行故障机理分析，并提取故障机理对应的故障特征值，得到第三故障数据集，计算数据集间的马氏距离，构建健康分数序列和第一滑移窗口，对第一滑动窗口内健康分数序列的异常值进行分析，获取海上风电机组变桨系统的健康评估结果；对海上风电机组变桨系统运行状态恶化做出故障预警。本发明实现对故障机理进行分析以获取异常数据出现的概率，再对海上风电机组变桨系统的健康度进行预测评估，通过获取可靠的健康评估结果，进而提高海上风电机组变桨系统的故障预警可靠性。

本发明授权一种海上风电机组变桨系统的故障预警方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种海上风电机组变桨系统的故障预警方法，其特征在于，包括： 获取若干历史海上风电机组变桨系统SCADA数据，构建健康数据集和第一故障数据集，包括：获取若干历史海上风电机组变桨系统SCADA数据；基于所述若干历史海上风电机组变桨系统SCADA数据，剔除小于预设的切入风速和大于预设切出风速的所有数据点，得到第一清洗数据集；计算所述第一清洗数据集的均值和标准差，剔除满足预设准则的所有数据点，得到第二清洗数据集；基于预设时间序列和第二清洗数据集，构建健康数据集和第一故障数据集； 基于预设第一算法，生成若干平衡数据，并将所述若干平衡数据插入至所述第一故障数据集，得到第二故障数据集，包括：基于所述第一故障数据集，选择第一样本点；寻找所述第一样本点对应的最近邻样本点，得到第一样本点对应的若干第二样本点；基于所述第一样本点对应的若干第二样本点，随机选择一个第二样本点作为第三样本点，并与所述第一样本点作差，得到样本差值；将第一样本点和对应的第三样本点连线，基于所述样本差值在所述连线上随机选取一个样本点，生成所述第一样本点对应的平衡数据；重复上述步骤，得到若干平衡数据，并将所述若干平衡数据插入至所述第一故障数据集，得到第二故障数据集； 对海上风电机组变桨系统进行故障机理分析，基于预设第二算法，在所述第二故障数据集中提取故障机理对应的故障特征值，得到第三故障数据集，包括：当海上风电机组变桨系统发生故障时，监测异常变化参数，并根据所述异常变化参数分析故障机理，得到故障特征点；基于所述预设第二算法，以所述故障特征点作为主成分进行特征分析，提取故障机理对应的故障特征值，得到第三故障数据集； 基于所述健康数据集和所述第三故障数据集，计算数据集间的马氏距离，得到故障马氏距离数据集； 基于所述故障马氏距离数据集，获取海上风电机组变桨系统的健康分数； 基于预设时间间隔和所述海上风电机组变桨系统的健康分数，构建健康分数序列和第一滑移窗口，对第一滑移窗口内的健康分数序列的异常值进行分析，得到序列异常率，包括：计算非限功率状态下所述海上风电机组变桨系统的无故障运行数据集与所述健康数据集的马氏距离，将最大马氏距离对应的健康分数作为健康度阈值；基于所述预设时间间隔，构建健康分数序列和第一滑移窗口；基于所述健康度阈值，通过所述第一滑移窗口对所述健康分数序列中的异常值进行标记，得到第一滑移窗口内的异常值序列；根据所述第一滑移窗口内的异常值序列，计算序列异常率； 基于所述序列异常率，获取海上风电机组变桨系统的健康评估结果； 根据所述海上风电机组变桨系统的健康评估结果，对海上风电机组变桨系统运行状态恶化做出故障预警。

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