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龙图腾网获悉国网甘肃省电力公司武威供电公司申请的专利一种智能化新能源发电设备监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：CN121234232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511787473.5，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种智能化新能源发电设备监测方法及系统是由张阳;敬如雪;张霞;康耀堃;李秀秀;王娜;李莉云;杨俊设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能化新能源发电设备监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能化新能源发电设备监测方法及系统，属于发电监测技术领域，方法包括：发电设备数据整合、发电设备最近邻数搜索、发电设备邻域引导聚类和发电设备监测。本方案根据密集程度动态调整步长和最近邻数，得到临时优选最近邻数，基于相邻迭代间的最近邻重叠度和近邻有效率差值，进行近邻稳定性检验，确定最优最近邻数，提升设备状态识别的准确性；按局部密度筛选邻域优选点，结合关联度与波动指数双维度排序，确定归属引导点，基于局部密度和近邻代表比例设置阈值，确定凝聚中心点，根据凝聚中心点和关联度构建初始簇，基于亲和度和关联度计算簇相关性，得到最终聚类结果，为新能源发电设备的状态判断提供可靠依据。

本发明授权一种智能化新能源发电设备监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能化新能源发电设备监测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：发电设备数据整合；采集历史新能源发电设备数据和实时新能源发电设备数据，并进行数据清洗和数据归一化； 步骤S2：发电设备最近邻数搜索；基于初始局部密度进行高密度有效数据筛选，根据密集程度动态调整步长和最近邻数，得到临时优选最近邻数，基于相邻迭代间的最近邻重叠度和近邻有效率差值，进行近邻稳定性检验，确定最优最近邻数； 步骤S3：发电设备邻域引导聚类；按局部密度筛选邻域优选点，结合关联度与波动指数双维度排序，确定归属引导点，基于局部密度和近邻代表比例设置阈值，确定凝聚中心点，根据凝聚中心点和关联度构建初始簇，基于亲和度和关联度计算簇相关性，迭代合并相关性最大的簇，得到最终聚类结果； 步骤S4：发电设备监测；将实时新能源发电设备数据所属簇标签作为监测结果； 在步骤S3中，所述发电设备邻域引导聚类具体包括以下步骤： 步骤S31：邻域引导点优选；对于发电设备监测数据集中的每个数据，在其最优最近邻集合中，筛选出局部密度不低于该数据自身局部密度的数据作为邻域优选点，计算该数据与邻域优选点之间的关联度，以及邻域优选点的波动指数，将邻域优选点分别按关联度从大到小排序、按波动指数从小到大排序，仅保留同时在关联度排名前20%且波动指数排名前20%的邻域优选点，若保留的邻域优选点仅有一个，则将其选为该数据的归属引导点；若保留的邻域优选点有多个，则选择关联度最高的邻域优选点作为该数据的归属引导点；若没有保留的邻域优选点，则将该数据自身定为归属引导点； 步骤S32：凝聚中心自适应提取；从发电设备监测数据集中筛选出归属引导点为自身且局部密度不小于局部聚集阈值的数据作为凝聚候选点，对于每个凝聚候选点，计算在其最优最近邻集合中归属引导点为该凝聚候选点的数据比例，得到每个凝聚候选点的近邻代表比例，仅保留比例不小于近邻归属阈值的凝聚候选点作为凝聚中心点； 步骤S33：关联分配建初始簇；为每个凝聚中心点创建一个初始簇，并将凝聚中心点自身纳入簇中，对发电设备监测数据集中所有非凝聚中心点，计算其与所有凝聚中心点的关联度，将每个非凝聚中心点分配至关联度最大的凝聚中心点对应的簇中，完成所有初始簇的构建； 步骤S34：簇相关自适应合并；基于数据与簇之间的亲和度，以及凝聚中心点之间的关联度，得到每两个簇之间的簇相关性，将簇相关性最大的两簇合并为一个新簇，并将两簇凝聚中心点的均值作为新簇的凝聚中心点，重复执行簇合并操作，直至所有簇之间的簇相关性均小于合并阈值，得到最终聚类结果，选取每个簇中具有最多数量历史新能源发电设备数据的标签作为簇标签。

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