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龙图腾网获悉北京平高清大科技发展有限公司申请的专利一种风电场输电设备监测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：CN120768004B 。

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：202510914944.8，技术领域涉及：H02J13/12；该发明授权一种风电场输电设备监测系统是由高树同;雷炳银;卫涛;杨志勇;张林;侯葵;王留菊;张刚;王武群;杨波设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风电场输电设备监测系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种风电场输电设备监测系统，涉及风电场设备监测技术领域，包括数据采集模块、数据处理模块、故障预警模块、智能巡检模块、数据融合模块、数字孪生模块和管理决策模块，所述数据采集模块利用高精度传感器实时采集风电场输电设备的运行状态数据，并通过智能感知摄像头采集现场图像数据；本发明集成多种模块，实现对风电场输电设备的全面监测，包括数字孪生技术、高精度传感器技术、大数据分析技术、机器学习技术、AI智能巡检技术等，构建了跨学科知识模型的集成和互操作体系，提升了系统的技术先进性和综合监测能力，实现对风电场输电设备整体运行状态的全面掌握。

本发明授权一种风电场输电设备监测系统在权利要求书中公布了：1.一种风电场输电设备监测系统，包括数据采集模块、数据处理模块、故障预警模块、智能巡检模块、数据融合模块、数字孪生模块和管理决策模块，其特征在于：所述数据采集模块利用高精度传感器实时采集风电场输电设备的运行状态数据，并通过智能感知摄像头采集现场图像数据；所述数据处理模块用于运用大数据分析算法和机器学习算法对采集的数据进行处理和分析； 所述故障预警模块基于处理后的数据进行故障预警；所述智能巡检模块用于对现场图像数据进行处理和缺陷识别，生成告警信息；所述数据融合模块用于采集多源数据，建立跨学科知识模型的集成和互操作；所述数字孪生模块用于构建风机孪生体和升压站数字孪生体；所述管理决策模块用于为用户提供决策支持； 所述数据处理模块中，大数据分析算法用于提取设备运行的规律和特征，且大数据分析算法包括时间序列分析算法TSA和同比环比分析算法YOA，所述时间序列分析算法TSA的公式为： Xt=Tt+St+Rt； 其中：Xt为t时刻采集的设备状态参数；Tt为趋势分量，表示设备状态随时间的长期变化趋势；St为季节分量，表示周期性变化规律；Rt为随机误差分量，表示不可预测的随机波动； 所述同比环比分析算法YOA中，同比增长率计算公式为： ； 环比增长率计算公式为： ； 式中：YGRt为t时刻同比增长率；MGRt为t时刻环比增长率；Xt为当前周期采集的设备状态数据；Xt-n为间隔n个周期的去年同期设备状态数据；Xt-1为上一周期的设备状态数据； 所述机器学习算法用于对设备的历史故障数据进行训练，建立故障预测模型，且机器学习算法包括支持向量机SVM模型、随机森林RF模型和长短期记忆网络LSTM模型，所述支持向量机SVM模型的决策函数为： ； 其中，fx为设备故障预测结果，1表示故障，0表示正常；W为特征空间的权重向量；为输入数据x的非线性特征映射函数；b为分类超平面的偏置项； 所述随机森林RF模型，由K棵决策树组成，最终预测结果为： ； 式中：为设备故障类型预测值；C为故障类型类别；I·为指示函数，条件成立时取1，否则取0；Tkx为第k棵决策树对输入数据x的预测结果； 所述长短期记忆网络LSTM模型的细胞状态更新方程为： ； 其中，ft为遗忘门输出，控制细胞状态Ct-1的遗忘程度；it为输入门输出，控制新信息的写入程度；Ct为当前时刻细胞状态；ot为输出门输出，控制隐藏状态ht的输出；Wf,Wi,WC,Wo为各gates的权重矩阵；bf,bi,bC,bo为各gates的偏置向量；为sigmoid激活函数，tanh为双曲正切激活函数；表示元素级乘法； 所述智能巡检模块的算法模型包括目标检测算法和图像分类功能，用于对现场图像数据进行处理和标注，识别实际缺陷，所述目标检测算法检测框坐标表示为： ； 式中：bx,by为检测框中心坐标，bw,bh为检测框宽高；cx,cy为当前网格左上角坐标；pw,ph为先验框的宽高；tx,ty,tw,th为网络预测的偏移量和缩放因子；为sigmoid函数，用于将坐标偏移量映射到网格范围内； 所述数据融合模块采集的多源数据包括升压站数据、机组数据、能量管理系统数据、风功率预测系统数据、火灾报警系统数据和视频监控数据，且采用跨模态数据融合算法，将数值型传感器数据Ds与图像型巡检数据Di融合为统一特征向量F： F=ConcatfsDs,fiDi； 其中：fs·为传感器数据特征提取函数；fi·为图像数据特征提取函数；Concat·表示特征向量拼接操作。

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