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龙图腾网获悉宁波力斗智能技术有限公司申请的专利基于时空注意力孪生网络的风机叶片覆冰检测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：CN116340857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310105365.X，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于时空注意力孪生网络的风机叶片覆冰检测方法及系统是由汪磊;刘慧设计研发完成，并于2023-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空注意力孪生网络的风机叶片覆冰检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空注意力孪生网络的风机叶片覆冰检测方法及系统，属于风机设备故障诊断领域，对从风电场SCADA系统采集的多元传感器数据进行预处理后，划分训练集、验证集和测试集；根据目标传感器变量数据之间的相似性信息来构建属性图，作为STASN模型的输入；获得具有不同超参数组合的候选STASN模型；通过最小化损失函数，获得最优STASN模型，使用测试集进行覆冰检测测试和结果评价。本发明结合图机器学习和小样本学习技术，克服了传统风机叶片覆冰检测忽略了传感器的非欧式空间结构信息、不同结冰阶段信息以及过度依赖大量的人工标注样本的缺陷，在传感器数据的样本量少和类不平衡的极端场景下依然具有较高的覆冰检测准确率。

本发明授权基于时空注意力孪生网络的风机叶片覆冰检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时空注意力孪生网络的风机叶片覆冰检测方法，其特征在于，包括： 采集风电场的SCADA系统中的多元传感器数据，对多元传感器数据进行预处理，得到目标传感器数据； 将目标传感器数据划分为训练集、验证集和测试集； 根据目标传感器数据之间的相似性信息来构建属性图，将属性图作为时空注意力孪生网络STASN模型的输入； 在人工经验和网格化机器自动搜索技术的基础上，获得具有不同超参数组合的候选STASN模型，并采用训练集和验证集分别对候选STASN模型进行训练和评估； 通过最小化损失函数，获得最优的STASN模型，并使用测试集进行覆冰检测测试和结果评价； 所述STASN模型中包含图注意力网络GAT模块、门控递归单元GRU和孪生网络SN模块，属性图经过图注意力网络GAT模块和门控递归单元GRU分别提取空间特征和时间特征，进行空间特征和时间特征的融合获得时空特征，然后，利用孪生网络SN模块的相似性度量机制计算两个时空特征之间的相似性距离，并经过全连接层和softmax层输出覆冰状态的概率。

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