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龙图腾网获悉国家能源(山东)新能源有限公司申请的专利风电机组的叶片断裂预警方法和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：CN114564804B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202210332905.3，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权风电机组的叶片断裂预警方法和装置是由请求不公布姓名设计研发完成，并于2022-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本风电机组的叶片断裂预警方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种风电机组的叶片断裂预警方法和装置，该预警方法为：根据特征变量选取方法和趋势提取方法把预设时间段内的历史运行数据提取成可用于模型训练的模型训练数据，根据特征变量的特性，给出一个回归模型的结构，采用模型训练数据训练所述回归模型，根据训练得到的模型，对比模型输出数据和实时运行数据之间的差异，根据预设的预警判断规则进行预警判断，判断得到的预警信息用于提示运维人员，对叶片的健康状态进行检查。本发明的风电机组的叶片断裂预警方法和装置解决了现有技术中的风电机组的叶片健康检查方法需要投入很大的人力物力，成本较高的问题，并且能在早期发现叶片的健康问题。

本发明授权风电机组的叶片断裂预警方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种风电机组的叶片断裂预警方法，其特征在于，包括以下步骤： S1根据特征变量选取方法和趋势提取方法把预设时间段内的历史运行数据提取成可用于模型训练的模型训练数据； S2根据特征变量的特性，给出一个回归模型的结构，采用模型训练数据训练所述回归模型； S3根据训练得到的模型，对比模型输出数据和实时运行数据之间的差异，根据预设的预警判断规则进行预警判断； S4判断得到的预警信息用于提示运维人员，对叶片的健康状态进行检查； 其中，所述回归模型的结构为：选取趋势提取后的风速、功率和转速作为模型的输入变量，选取趋势提取后的纵向机舱振动和横向机舱振动作为输出变量，采用支持向量回归模型作为模型的底层结构； 所述预警判断规则包括：通过数据采集装置获取机组运行的实时数据，把实时运行数据输入模型，模型得到预测的数据，把模型预测的数据和实时运行数据进行对比，如果发现实时运行数据发生了趋势性的偏离，则发出叶片断裂预警信息； 实时运行数据趋势性偏离的判断方法包括：实测值减去模型预测值得到一个差值，对差值进行求导；对差值导数进行滑动窗口中值计算，得到差值导数的滑动中值，滑动窗口的时间长度采用5分钟，滑动步长采用一分钟；如果差值导数的滑动中值连续6小时大于0，则发出预警信息。

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