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龙图腾网获悉中国三峡新能源(集团)股份有限公司申请的专利一种基于大数据的风电机组故障监测预警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：CN115712735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202211458225.2，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于大数据的风电机组故障监测预警方法及系统是由刘明哲;邱文举;柴兆瑞;王瑜;兰金江;苏正雄;毛振攀;梁欣设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的风电机组故障监测预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于大数据的风电机组故障监测预警方法及系统，涉及数据智能处理技术领域，基于故障记录信息构建故障知识图谱，进行各故障的关联影响数据分析确定故障影响因子，进而对大数据平台进行数据类型标识，构建多个故障预警模型，生成故障预警树，对故障影响因子标识数据进行各故障分析预警，输出故障预警信息，解决了现有技术中进行风电机组的故障检测预警时，对于故障数据的处理方式不够智能化，使得故障预警结果完备性不足，无法基于机组运行时各构件的关联影响进行全面预警的技术问题，通过构建故障知识谱图与故障预警树，对输入的故障数据基于关联关系进行整体评估，确定故障事故与影响事故，实现风电机组的智能化运行管理。

本发明授权一种基于大数据的风电机组故障监测预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的风电机组故障监测预警方法，其特征在于，所述方法包括： 从大数据平台获取风电机组数据库，其中所述风电机组数据库包括机组监测数据、故障记录信息； 基于所述故障记录信息，构建故障知识图谱； 根据所述故障知识图谱中各故障的关联影响数据进行分析，确定故障影响因子； 根据所述故障影响因子，对大数据平台进行数据类型标识，基于数据类型标识进行数据自动获取； 根据所述故障知识图谱、所述机组监测数据，进行各故障预警模型确定，构建故障预警树； 将从所述大数据平台获取的故障影响因子标识数据输入故障预警树中，进行各故障分析预警，输出故障预警信息； 其中，根据所述故障知识图谱、所述机组监测数据，进行各故障预警模型确定，构建故障预警树，包括： 根据所述故障知识图谱，提取预设风险度的故障信息，所述预设风险度的故障信息包括多个风电机组故障； 依次将多个风电机组故障作为顶上事件，分析故障因子； 基于故障因子、所述机组监测数据，对故障对应类型进行事故最小分割，确定最小分割集； 根据所述最小分割集与风电机组故障的关联关系，确定故障预警结果； 根据所述故障知识图谱，确定多个风电机组故障的图谱位置； 基于图谱位置，将各风电机组故障的故障预警模型进行关系连接，构建所述故障预警树； 所述方法还包括： 获得最小分割故障信息、故障区域定位信息； 基于所述最小分割故障信息、故障区域定位信息进行区域范围工单匹配，确定匹配工单信息； 根据所述匹配工单信息，获得工单处理计划信息； 判断所述工单处理计划信息是否满足处理要求，所述处理要求包括影响度信息、时效信息； 当影响度信息、时效信息均满足时，生成处理工单信息。

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