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龙图腾网获悉中车株洲电力机车研究所有限公司申请的专利一种基于神经网络的风机机理建模与优化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：CN121072357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511625972.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于神经网络的风机机理建模与优化方法及系统是由林军;王斌;王彧弋;陈涛;熊自翔;何伟设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的风机机理建模与优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的风机机理建模与优化方法及系统，方法包括步骤：建立风机的风能利用系数和推力系数的模型并进行稳态仿真得到风能利用系数和推力系数的二维关系表模型，并基于所述二维关系表模型建立风机空气动力学模型；基于所述风机空气动力学模型中的非线性气动转矩Trr和非线性空气推力Ftt分别建立风机传动链系统模型以及风机叶片和塔筒耦合模型，得到完整的风机机理模型；采集风机实际运行数据，基于神经网络分析风机机理模型与风机实际运行数据的偏差并通过神经网络进行校正，得到优化后的风机机理模型。本发明可以提升风机建模的精度。

本发明授权一种基于神经网络的风机机理建模与优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的风机机理建模与优化方法，其特征在于，包括步骤： S1，建立风机的风能利用系数和推力系数的模型并进行稳态仿真得到风能利用系数和推力系数的二维关系表模型，并基于所述二维关系表模型建立风机空气动力学模型； S2，基于所述风机空气动力学模型中的非线性气动转矩和非线性空气推力分别建立风机传动链系统模型以及风机叶片和塔筒耦合模型，得到完整的风机机理模型； S3，采集风机实际运行数据，基于神经网络分析风机机理模型与风机实际运行数据的偏差并通过神经网络进行校正，得到优化后的风机机理模型； 其中，步骤S3包括： 引入神经网络校正风机机理模型建模未表征与不精准部分的误差，得到优化模型； 基于截断时间窗对所述优化模型进行反向传播训练，并在训练完成时得到优化后的风机机理模型； 所述优化模型的表达式为： ； 上式中，表示风机机理模型，表示神经网络校正模型，为矩阵A、B中待优化参数，为神经网络待优化参数，为风机实际运行状态，为风速，为桨距角，为发电机转矩。

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