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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利风机运行数据异常值筛选方法、系统和存储介质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：CN121188372B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511761069.0，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权风机运行数据异常值筛选方法、系统和存储介质是由肖苏宁;范梦甜;王屹;方楚安;张文杰设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本风机运行数据异常值筛选方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种风机运行数据异常值筛选方法、系统和存储介质，方法包括：获取风机组历史运行数据和天气数据；对数据预处理得到急流指数数据；将以上所有数据进行时空对齐处理得到融合数据集；以融合数据集中的风机功率和急流核心风速构建边界盒模型，将边界盒外的数据点标识为疑似异常点；将急流核心风速值低于预设急流阈的点判定为故障异常点；对于剩余点，将地理数据和天气历史数据输入CFD模型计算理论风机功率范围；风机功率值超出理论风机功率范围的点判定为故障异常点，其余作为极端真值点；将故障异常点剔除对数据空位填补得到风机组正常历史运行数据集；本发明能筛选出极端气象条件下真实数据并剔除故障异常值。

本发明授权风机运行数据异常值筛选方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种风机运行数据异常值筛选方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标风机组历史运行数据以及其所属地区的天气历史数据；对天气历史数据进行预处理得到急流指数数据； 将天气历史数据、急流指数数据以及风机历史运行数据进行时空对齐处理得到融合数据集； 将融合数据集中的风机组历史运行数据里的风机功率和急流指数数据里的风速分别作为横纵坐标作为数据点构建边界盒模型，将边界盒外的数据点标识为疑似异常点； 判断疑似异常点的急流核心风速值是否低于预设急流阈值，如果是则将该点判定为故障异常点；否则，将目标风机组对应的静态地理数据和该数据点对应的天气历史数据输入CFD微尺度模型计算理论风机功率范围； 如果该数据点对应的风机功率值超出理论风机功率范围，将其判定为故障异常点，否则判定为极端真值点； 所述CFD微尺度模型构建过程包括： 建立基于对数风轮廓线的高度修正模型将天气历史数据中风速数据对应的高度修正至风机轮毂所在高度； 采用地形加速因子查表法为不同地形赋予不同的修正系数以对地形效应进行修正； 集成物理约束模型，包括空气密度修正、尾流损失系数和湍流强度衰减因子； 通过分段线性插值建立标准功率曲线，在关键点间进行三次样条插值，并引入不确定性得到理论风机功率范围； 将故障异常点对应的风机组历史运行数据中剔除，并以此训练预测模型，将待填补数据空位的相关数据输入训练完成的预测模型填补数据空位得到风机组正常历史运行数据集。

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