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龙图腾网获悉汉江水利水电(集团)有限责任公司丹江口水力发电厂申请的专利基于数字孪生的水轮机组运行系统及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：CN120299477B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510438932.2，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权基于数字孪生的水轮机组运行系统及方法是由王俊杰;王炜;侯思杰;朱蕾;刘朝锋设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的水轮机组运行系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于数字孪生的水轮机组运行系统及方法，包括水轮机组顶盖，水轮机组顶盖上设置有多组声纹采集阵列，每组声纹采集阵列包含多个按照铅垂方向排列且具有固定间距的声纹采集器。声纹采集器用于采集水轮机组顶盖上不同位置的原始声纹数据，并将采集到的原始声纹数据发送至数据中心。数据中心收到原始声纹数据后，对原始声纹数据进行预处理，并通过数字孪生技术建立基于实时工况参数和声纹信号特征映射关系的数字孪生基准模型，以及基于声纹采集器位置补偿向量与映射矩阵构建预期特征向量，利用校正因子对差异向量进行调整。该系统采用多个方位以及每个方位配置的多个声纹采集器，在极端水流状态下的声纹采集精确度较高。

本发明授权基于数字孪生的水轮机组运行系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的水轮机组运行方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多方位的原始声纹数据，并对所述原始声纹数据进行预处理； 通过数字孪生技术建立水轮机组实时运行模型，并根据水轮机组结构、流体动力学及历史声纹数据生成预期频谱模型； 基于采集器位置补偿向量与映射矩阵构建基于声纹采集器位置的预期特征向量，并通过校正因子对差异向量进行调整； 其中，水轮机组顶盖上设置有多组声纹采集阵列，每组声纹采集阵列包含多个按照铅垂方向排列且具有固定间距的声纹采集器，所述预处理包括差异化预处理、时频域分解、自适应滤波以及动态范围调整； 所述方法用于执行在一种基于数字孪生的水轮机组运行系统，所述系统包括水轮机组顶盖，所述水轮机组顶盖上设置有多组声纹采集阵列，每组声纹采集阵列包含多个按照铅垂方向排列且具有固定间距的声纹采集器； 所述声纹采集器用于采集水轮机组顶盖上不同位置的原始声纹数据，并将采集到的原始声纹数据发送至数据中心； 所述数据中心收到所述原始声纹数据后，对所述原始声纹数据进行预处理，并通过数字孪生技术建立基于实时工况参数和声纹信号特征映射关系的数字孪生基准模型，以及基于声纹采集器位置补偿向量与映射矩阵构建预期特征向量，利用校正因子对差异向量进行调整； 其中，所述实时工况参数包括实时水流速率、水流压强以及水流温度，所述差异向量为基于声纹采集器实际采集的原始声纹数据预处理后的实际特征向量和所述预期特征向量进行计算得到的； 所述获取多方位的原始声纹数据，并对所述原始声纹数据进行预处理，包括： 基于预处理后的原始声纹数据结合数字孪生基准模型参数确定水轮机组顶盖上声纹采集器的初步安装策略，所述初步安装策略包括多组声纹采集阵列以及每组声纹采集阵列上声纹采集器的数量、排列方向以及排列间距； 对按照所述初步安装策略安装好的声纹采集器进行校准，并设置采样频率、灵敏度以及动态范围，利用实时水流速率对所述声纹采集器的幅值进行调节，得到校正参数； 根据声纹采集器在水轮机组顶盖上的安装位置和方位，结合所述校正参数，基于实时水流速率采用不同的补偿策略调整声纹采集器信号的幅值归一化，并对声纹信号进行降噪和动态范围扩展处理，得到差异化预处理后的原始声纹数据； 将差异化预处理后的原始声纹数据与实时水流数据及其他工况参数进行时间同步和联合数据融合，以形成联合数据矩阵； 其中，其他工况参数包括水流压力和水流温度； 所述通过数字孪生技术建立水轮机组实时运行模型，并根据水轮机组结构、流体动力学及历史声纹数据生成预期频谱模型，包括： 将各个声纹采集器的连续声纹信号按照固定时间窗口进行分段，形成离散的声纹信号片段，并根据实时水流速率计算每个声纹信号片段的调整因子，以基于所述调整因子对每个声纹信号片段进行增益调整，得到新声纹信号； 对每个声纹采集器的所述新声纹信号进行时频域分解，以提取所述新声纹信号的频谱特征，并根据声纹采集器的位置执行差异化噪声滤除； 通过短时傅里叶变换提取时频矩阵，并结合小波变换获取所述新声纹信号的局部特征； 所述通过数字孪生技术建立水轮机组实时运行模型，并根据水轮机组结构、流体动力学及历史声纹数据生成预期频谱模型，还包括： 基于各声纹采集器预处理后的视频数据提取关键特征，并对所述关键特征进行差异化融合，以及利用实时水流速率的补偿信息对不同位置的声纹信号进行能量差异的校正，得到融合特征向量； 基于所述融合特征向量和实时工况参数构建数字孪生基准模型，以建立所述实时工况参数与声纹信号之间的映射关系，并通过整合预处理后的原始声纹数据和模型参数构建联合预处理数据集； 其中，所述关键特征包括各频段能量以及局部高频脉冲指标； 所述基于采集器位置补偿向量与映射矩阵构建基于声纹采集器位置的预期特征向量，并通过校正因子对差异向量进行调整，包括： 基于所述数字孪生基准模型，通过将所述实时工况参数与声纹采集器位置参数结合，构建各声纹采集器的预期特征向量，并将所述实时水流速率作为映射参数融入至所述数字孪生基准模型中，以构造位置依赖的映射公式； 将每个声纹采集器实际采集到的声纹数据预处理后对应的实际特征向量与预期特征向量进行对比，以计算实际特征向量与预期特征向量之间的差异向量，并根据所述实时水流速率的变化对所述差异向量进行校正。

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