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龙图腾网获悉大唐水电科学技术研究院有限公司;中国大唐集团科学技术研究总院有限公司申请的专利一种多模型融合的水轮机振摆分析方法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：CN116401545B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310322168.3，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种多模型融合的水轮机振摆分析方法是由王晓兰;盛明珺;刘守豹;管毓瑶;胡思宇;刘洋成;魏棕凯设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模型融合的水轮机振摆分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模型融合的水轮机振摆分析方法，包括以下步骤：S1获取历史机组振摆相关数据，并进行预处理；S2将机组振摆相关数据进行特征工程得到训练集合；S3提取训练集合中与振摆关联的数据，分别输入SVR模型、LightGBM模型和XGBoost模型进行训练；S4对三个模型的结果进行最小二乘拟合，得到三个模型的权值分配，形成融合模型；S5将在线监测的振摆相关数据输入到融合模型，得到预测出的振摆值并作为该工况下振摆的标准值；S6将采集的振摆数据与标准值做对比，标记异常数据及异常等级。本发明考虑多维度的影响因素，将水轮机运行工况考虑在内，使用三种模型分别训练，通过自动赋权的方式，确保了预测模型的准确性，提高了预测的准确性和科学性。

本发明授权一种多模型融合的水轮机振摆分析方法在权利要求书中公布了：1.一种多模型融合的水轮机振摆分析方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1获取历史的机组振摆相关数据，并对所述机组振摆相关数据进行预处理； S11收集历史在线与离线监测数据，去除与振摆无关的数据及错误数据，初步整合出训练所用的数据集； S12将数据集中的重复数据、零值数据、缺失数据进行清洗，并进行重采样； S2将预处理完成的所述机组振摆相关数据进一步进行特征工程，得到训练集合； S21对数据集中的数据进行相关性分析，使用皮尔森相关系数对特征属性与目标属性进行相关性分析，按照相关性排序选出所需要的特征值； S22根据每一列特征，求出其每项特征的最大值max最小值min； S23若min≥0，则对每列数据进行如下归一化： 其中，xi,j为第i列第j行的特征值，x’i,j为其归一化后的值，mini为第i列的最小值，maxi为第i列的最大值； S24若min0,则对每列数据进行如下归一化： 其中，xi,j为第i列第j行的特征值，x’i,j为其归一化后的值，mini为第i列的最小值，maxi为第i列的最大值； S25对归一化后的数据进行切分，将数据划分为训练集与测试集，比例为8:2，划分特征值与目标值，得到训练集合； S3提取出所述训练集合中与振摆关联的数据，分别输入SVR模型、LightGBM模型和XGBoost模型进行训练； S4对三个模型的结果进行最小二乘拟合，得到三个模型的权值分配，形成融合模型； S5将在线监测的振摆相关数据输入到训练好的融合模型，得到预测出的振摆值并作为该工况下振摆的标准值； S6将采集的振摆数据与标准值做对比，标记异常数据及异常等级。

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