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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于健康状态评估的风电场有功功率优化控制方法及系统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：CN120879822B 。

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：202511395789.X，技术领域涉及：H02J3/48；该发明授权基于健康状态评估的风电场有功功率优化控制方法及系统是由黄晟;魏佳恒;彭涵知;魏娟;程雪婷;张谦;黄晓辉设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于健康状态评估的风电场有功功率优化控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于健康状态评估的风电场有功功率优化控制方法及系统，本发明方法包括基于风电场SCADA系统的历史运行数据训练部件正常行为模型，建立关键指标、部件预测温度之间的映射关系；基于风电场SCADA系统的实时运行数据，利用部件正常行为模型的输入来获得部件温度预测值；将部件温度实际测量值及其与部件温度预测值的偏差构建多维状态特征向量，计算多维状态特征向量与正常数据样本空间的马氏距离；确定风机的劣化状态类型以及健康度评估结果并以此调整各个风机的输出有功功率以实现动态优化风电场的有功功率调度。本发明旨在优化风电场的有功功率分配，降低故障风机运行温度和疲劳载荷，延长风机使用寿命和提升经济收益。

本发明授权基于健康状态评估的风电场有功功率优化控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于健康状态评估的风电场有功功率优化控制方法，其特征在于，包括下述步骤： 1基于风电场SCADA系统的历史运行数据，筛选无故障告警记录的正常数据样本，针对风机指定的多个部件，分别选取与部件温度相关的多个关键指标作为输入，将部件温度作为标签来离线训练部件正常行为模型，使其建立关键指标、部件预测温度之间的映射关系； 2基于风电场SCADA系统的实时运行数据，将各个部件的多个关键指标作为部件正常行为模型的输入来获得部件温度预测值；将部件温度实际测量值及其与部件温度预测值的偏差构建多维状态特征向量，计算多维状态特征向量与正常数据样本空间的马氏距离； 3通过所述马氏距离与预设阈值的差值确定风机的劣化状态类型，将监测周期内各时间点的马氏距离映射为风机的健康度评估结果； 4根据风电场中各个风机的劣化状态类型及其健康度评估结果来调整各个风机的输出有功功率以实现动态优化风电场的有功功率调度。

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湖南大学，其通讯地址为：410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路1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”。

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