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龙图腾网获悉中电投湖北仙居顶风力发电有限公司申请的专利风电机组发电机轴承温度的异常监测与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：CN119755027B 。

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：202411905054.2，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权风电机组发电机轴承温度的异常监测与预警方法及装置是由王浩;徐成鑫;张延恩;夏汨罗;王伟刚设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本风电机组发电机轴承温度的异常监测与预警方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及风电机组故障诊断领域，公开了风电机组发电机轴承温度的异常监测与预警方法及装置。方法包括：获取并预处理风电机组发电机的在线SCADA数据；提取轴承温度相关变量，输入预设模型获取温度理论值；提取温度实际值，计算温度实际值与温度理论值的温差，温差超预设值时判断异常；基于一定时间内的运行数据进行诊断并发出预警，本申请提高了风电机组故障诊断的效率及准确率，实现对风电机组发电机轴承温度异常的精准监测与预警。

本发明授权风电机组发电机轴承温度的异常监测与预警方法及装置在权利要求书中公布了：1.风电机组发电机轴承温度的异常监测与预警方法，其特征在于，所述风电机组发电机轴承温度的异常监测与预警方法包括： 步骤1、获取风电机组发电机的在线SCADA数据，并对所述在线SCADA数据进行预处理； 步骤2、从所述预处理后的在线SCADA数据中提取轴承温度相关变量，将所述相关变量输入预设模型，获取轴承温度理论值； 步骤3、从所述预处理后的在线SCADA数据中提取轴承温度实际值，计算所述轴承温度实际值与所述轴承温度理论值的温度差，当所述温度差的绝对值大于第一预设值时，判断存在异常； 步骤4、获取第一预设时间内的第一发电机运行数据，基于所述第一发电机运行数据对发电机轴承进行诊断，并发出预警信息； 所述步骤1中，所述对所述在线SCADA数据进行预处理包括： 步骤11、判断所述在线SCADA数据中是否存在缺失数据或异常数据，若有，则将所述缺失数据或所述异常数据对应的变量定义为第一变量； 步骤12、提取任一第一变量，获取第二预设时间内任一所述第一变量的理论采集次数、以及任一所述第一变量对应的数据为所述缺失数据或所述异常数据的无效次数，计算所述无效次数与所述理论采集次数的比值，并定义为无效率； 步骤13、遍历完所有第一变量后，基于所述无效率，按照预设规则将所有所述第一变量划分为预设数量的变量组； 步骤14、为每个变量组设置对应的数据生成策略，提取任一变量组，使用与任一所述变量组对应的所述数据生成策略，分别为任一所述变量组中的每个第一变量生成替换值，并使用所述替换值补全所述在线SCADA数据； 所述预设数量为3，将所述无效率小于第二预设值的所述第一变量划分到第一变量组，将所述无效率大于等于所述第二预设值、小于等于第三预设值的所述第一变量划分到第二变量组，将所述无效率大于所述第三预设值的所述第一变量划分到第三变量组，所述步骤14包括： 对于所述第一变量组，将所述第一变量组中的变量定义为第二变量，获取任一第二变量在第三预设时间内的数据序列，基于公式一计算任一所述第二变量每个时间点的估计值，并将任一所述第二变量在T-1时刻的所述估计值作为任一所述第二变量在T时刻的所述替换值，所述公式一为： ， 其中，Et为t时刻的所述估计值，为参数权重系数，Dt为所述t时刻的实际数值，T为当前时刻； 对于所述第三变量组，将所述第三变量组中的变量定义为第三变量，将任一第三变量在T-1时刻获取的数据作为任一所述第三变量在T时刻的所述替换值； 对于所述第二变量组，将所述第二变量组中的变量定义为第四变量，先基于所述第三变量组对应的所述数据生成策略，为任一第四变量生成在T时刻的第一替换值，将所述第一替换值作为任一所述第四变量在T时刻的拟定数值，随后基于所述第一变量组对应的所述数据生成策略生成任一所述第四变量在T时刻的所述估计值，并定义为第二替换值，将所述第一替换值和所述第二替换值的平均值设置为任一所述第一变量在T时刻的所述替换值； 所述预设模型的建立方法为： 步骤21、获取风电机组轴承的历史SCADA数据，所述历史SCADA数据包括N1条数据序列，每条数据序列包括第二发电机运行数据，其中，N1为正整数； 步骤22、遍历所述历史SCADA数据，当所述第二发电机运行数据中任一特征变量对应的数据存在缺失时，将任一所述特征变量定义为第一特征变量，同时，按照预设比例将所述历史SCADA数据分为训练数据集和验证数据集； 步骤23、对所有第一特征变量进行任意组合，获取N2个特征变量组合，其中，N2为正整数； 步骤24、提取任一特征变量组合，将任一所述特征变量组合中的变量定义为第三特征变量，将任一所述特征变量组合之外的变量定义为第二特征变量，将所述训练数据集中的任一第二特征变量对应的所有数据删除，同时将缺少第三特征变量对应的数据的数据序列删除，生成第一训练数据集，重复所述步骤24，直到遍历完所有特征变量组合，生成N3个所述第一训练数据集，其中，N3为小于等于N2的正整数； 步骤25，对所述验证数据集进行与所述步骤24同样的操作，生成N4个第一验证数据集，其中，N4为小于等于N2的正整数； 步骤26、对任一第一训练数据集进行机器学习，获取任一所述第一训练数据集对应的第一预设模型，遍历完所有第一训练数据集后，生成N3个所述第一预设模型； 步骤27、使用所述第一验证数据集对每个第一预设模型进行验证，分别获取每个所述第一预设模型的准确率，将准确率最大值对应的所述第一预设模型作为所述预设模型； 所述步骤27包括： 提取任一第一预设模型，将训练任一所述第一预设模型时使用的特征变量定义为第四特征变量； 提取任一第一验证数据集，将任一所述第一验证数据集中包含的特征变量定义为第五特征变量，当所述第五特征变量包含所述第四特征变量时，将任一所述第一验证数据集定义为第二验证数据集； 遍历完所有第一验证数据集后，分别使用每个第二验证数据集对任一所述第一预设模型进行验证，获取多个模型准确率，计算所有模型准确率的第一统计值，将所述第一统计值作为任一所述第一预设模型的准确率。

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