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龙图腾网获悉江西省水投能源发展有限公司新能源运维分公司申请的专利一种基于数字孪生风电场的智能运维管控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：CN120493136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510981288.3，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于数字孪生风电场的智能运维管控方法及系统是由李威;彭毅;聂帅设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生风电场的智能运维管控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字孪生风电场的智能运维管控方法及系统，涉及数字孪生技术领域，方法包括：获取风电场风机时序信号，构建特征向量并进行哈希映射，存入分段哈希表；通过布隆过滤器判断运行模式，生成标签三元组流并汇总异常哈希键；在时间窗口内统计哈希值频次并标注高风险值，生成哈希频次分布向量；计算节点间互信息，通过最小生成森林构建邻接森林；对样本流进行抽样与低频信号拐点存储；构建异常决策树，判定异常节点；提取加权子图并谱划分为故障模式聚类；计算故障紧迫度得分并生成运维工单。通过多源时序信号、哈希映射、决策树和谱划分算法，优化风电场故障检测、模式识别和运维调度，提高运行效率和可持续性。

本发明授权一种基于数字孪生风电场的智能运维管控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生风电场的智能运维管控方法，其特征在于，包括： 获取数字孪生风电场的风机多源时序信号，根据时序信号构建特征向量，进行哈希映射，生成哈希值，存入分段哈希表对应哈希桶，其中，对风机ID和特征向量通过MurmurHash3算法进行哈希映射，生成哈希值，对哈希值取模哈希表总桶数N，确定哈希桶编号，分段哈希表预先划分为S段，每段包含M=NS个哈希桶； 对哈希桶通过预设的布隆过滤器判断运行模式，生成带有标签的三元组流，将标签为已知异常或新疑似异常的哈希桶汇总为异常哈希键列表，其中，将风机ID、特征向量和标签设置为三元组流； 基于分段哈希表和三元组流，在预设时间窗口内统计哈希值出现频次，根据异常哈希键列表对高风险哈希值作标注，生成带风险权重的哈希频次分布向量，其中，根据高风险哈希值标注和哈希键计数，计算高风险哈希值的频次，进行归一化，生成风险权重，将风机ID、特征向量和风险权重设置为哈希频次分布向量； 以风机ID为节点，以哈希频次分布向量为节点特征，计算节点间互信息关联度，通过可剪枝最小生成森林算法构建动态邻接森林，其中，通过计算得到的互信息关联度构建风机间的加权图，边的权重为互信息关联度，通过可剪枝最小生成森林算法对加权图进行处理，去除低于预设阈值的边，保留高关联度的风机节点对；生成表示不同风机群体的多个连通子图，构成动态邻接森林； 对滑动窗口样本流在固定容量样本池中按重要性驱动Reservoir抽样策略对高频窗口样本进行代表性重采样，对低频趋势信号采用分段线性链表存储拐点信息； 构建层次化异常决策树，基于哈希误差率、邻接森林权重差异和Reservoir样本kNN距离度量进行多级异常判定，输出确认异常节点集合，包括：构建层次化异常决策树，通过哈希误差率对风机节点进行初步判定，当哈希误差率大于预设阈值时，标记为潜在异常节点；当哈希误差率小于或等于预设阈值时，标记为正常节点；对潜在异常节点，计算邻接森林中节点的权重差异，当权重差异大出预设阈值时，标记为高风险风机；当权重差异小于或等于预设阈值时，继续监控该风机；对高风险风机，基于Reservoir样本池中的kNN距离度量，计算与最近k个邻居的平均距离，当平均距离大于预设阈值时，确认该风机为异常节点，输入至异常节点集合，其中，哈希误差率是风机特征向量与历史正常风机特征向量之间的差异度量；权重差异是指一个风机节点与其邻居之间的连接强度差异； 从动态邻接森林中提取仅含确认异常节点集合的加权子图，通过递归谱划分算法将风机群划分为多种故障模式聚类； 根据异常节点偏离度和邻接森林最短路径距离计算故障紧迫度得分，推入双端优先级队列，当故障紧迫度得分大于预设阈值时，生成运维工单，其中，通过计算异常节点的特征向量和正常风机的特征向量之间的距离，得到异常节点偏离度；使用最短路径算法计算异常节点到邻近正常节点的最短路径，得到邻接森林最短路径距离；基于异常节点偏离度和邻接森林最短路径距离计算异常节点的故障紧迫度得分，计算逻辑为：，为第个异常节点的故障紧迫度得分，和为第个和第个异常节点的异常节点偏离度，为异常节点集合，为索引值，为第个异常节点的邻接森林最短路径距离。

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