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龙图腾网获悉湖北能源集团新能源技术有限公司申请的专利基于SCADA数据的风电机组故障诊断方法、系统及电子设备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：CN119062525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202411105965.7，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权基于SCADA数据的风电机组故障诊断方法、系统及电子设备是由王文;管迎春;何君;郭光华;陈平;田勇;刘继涛;杨腾;兰浩;阳小林;周鑫;刘震瑶;秦海波;任青清设计研发完成，并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SCADA数据的风电机组故障诊断方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于SCADA数据的风电机组故障诊断方法、系统即电子设备，所述方法包括：获取多个样本运行数据；通过支持向量机算法对所述多个样本运行数据中的至少部分样本运行数据进行训练，确定支持样本运行数据，所述支持样本运行数据为区分正样本运行数据和负样本运行数据的边界样本运行数据；根据支持样本运行数据与K个最近邻样本运行数据的距离确定生成参数；根据所述生成参数生成多个新样本运行数据，以得到风机故障诊断模型的训练数据；对所述训练数据进行特征融合，得到融合训练数据；通过支持向量机算法对所述融合训练数据进行训练，得到风机故障诊断模型。该方法解决了现有检测方法检测模型建立复杂的问题。

本发明授权基于SCADA数据的风电机组故障诊断方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于SCADA数据的风电机组故障诊断方法，其特征在于：所述方法包括：获取多个样本运行数据，所述样本运行数据是指对应风机故障状态已被标定的运行数据，所述多个样本运行数据包括多个正样本运行数据和多个负样本运行数据，所述正样本运行数据对应的风机故障状态为正常，所述负样本运行数据对应的风机故障状态为故障；通过支持向量机算法对所述多个样本运行数据中的至少部分样本运行数据进行训练，确定支持样本运行数据，所述支持样本运行数据为区分正样本运行数据和负样本运行数据的边界样本运行数据；根据支持样本运行数据与K个最近邻样本运行数据的距离确定生成参数，K为大于1的整数；根据所述生成参数生成多个新样本运行数据，以得到风机故障诊断模型的训练数据，所述训练数据包括所述多个样本运行数据和所述多个新样本运行数据；对所述训练数据进行特征融合，得到融合训练数据；通过支持向量机算法对所述融合训练数据进行训练，得到风机故障诊断模型；当所述多个样本运行数据中的正样本运行数据数量小于负样本运行数据数量时，所述根据支持样本运行数据与K个最近邻样本运行数据的距离确定生成参数，包括：确定所述支持样本运行数据中的正支持样本运行数据；计算各正支持样本运行数据与相应的K个最近邻样本运行数据中各正样本运行数据的第一距离；根据所述第一距离确定各所述正支持样本运行数据对应的生成参数；此时，根据所述生成参数生成多个新样本运行数据，包括：当所述正支持样本运行数据对应的K个最近邻样本运行数据中正样本运行数据的个数少于负样本运行数据的个数，则新样本运行数据为：Xnew＝xSV++δxnn+-xSV++αγ0；当所述正支持样本运行数据对应的K个最近邻样本运行数据中正样本运行数据的个数多于负样本运行数据的个数，则新样本运行数据为：Xnew＝xSV+-δxnn+-xSV++αγ0；其中，xSV+为任意一个所述正支持样本运行数据，δ为0，1区间内的随机数，xnn+为xSV+对应的K个最近邻样本运行数据中的任意一个正样本运行数据，α为0，1区间内的随机数，γ0为所述生成参数；当所述多个样本运行数据中的正样本运行数据数量多于负样本运行数据数量时，所述根据支持样本运行数据与K个最近邻样本运行数据的距离确定生成参数，包括：确定所述支持样本运行数据中的负支持样本运行数据；计算各负支持样本运行数据与相应的K个最近邻样本运行数据中各负样本运行数据的第三距离；根据所述第三距离确定各所述负支持样本运行数据对应的生成参数；此时，根据所述生成参数生成多个新样本运行数据，包括：当所述负支持样本运行数据对应的K个最近邻样本运行数据中负样本运行数据的个数少于正样本运行数据的个数，则新样本运行数据为：Xnew＝xSV-+δxnn--xSV-+βγ0；当所述负支持样本运行数据对应的K个最近邻样本运行数据中负样本运行数据的个数多于正样本运行数据的个数，则新样本运行数据为：Xnew＝xSV--δxnn--xSV-+βγ0；其中，xSV-为任意一个所述负支持样本运行数据，δ为0,1区间内的随机数，xnn-为xSV-对应的K个最近邻样本运行数据中的任意一个负样本运行数据，β为0,1区间内的随机数。

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