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龙图腾网获悉明阳智慧能源集团股份公司申请的专利一种风力发电机组智能控制系统、方法、介质及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：CN119508137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411218106.9，技术领域涉及：F03D7/04；该发明授权一种风力发电机组智能控制系统、方法、介质及设备是由郭俊凯;王力群;李明;卢鲜亮;王伟;瞿沐淋;王谦;周超;马梦茹;杨文斌设计研发完成，并于2024-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风力发电机组智能控制系统、方法、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种风力发电机组智能控制系统、方法、介质及设备，该系统包括：测风模块，用于获取风速及风向数据并传输到主控模块中；运行状态监测模块，用于记录风力发电机组的运行状态数据，并将运行状态数据传输到主控模块中；主控模块，通过神经网络算法及深度学习模型对输入的运行状态数据进行学习，结合风速及风向数据以及预设的设计数据计算最优控制参数，根据最优控制参数控制风力发电机组进行独立变桨动作，调整风力发电机组运行时的失速状态和净空状态；本发明采用风力发电机组运行状态数据作为输入，通过神经网络算法和深度学习模型进行学习判断，改变风力发电机组运行时的控制参数，无需增加额外的传感器，提高了整机的经济性。

本发明授权一种风力发电机组智能控制系统、方法、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种风力发电机组智能控制系统，其特征在于，包括： 测风模块，安装在风力发电机组轮毂的中心位置，用于获取风速及风向数据并传输到主控模块中； 运行状态监测模块，用于记录风力发电机组的运行状态数据，并将运行状态数据传输到主控模块中； 主控模块，通过神经网络算法及深度学习模型对输入的运行状态数据进行学习，结合风速及风向数据以及预设的设计数据计算最优控制参数，根据最优控制参数控制风力发电机组进行独立变桨动作，调整风力发电机组运行时的失速状态和净空状态； 所述主控模块包括运行状态分析模组和运行状态控制模组； 所述运行状态分析模组包括： 通过神经网络算法及深度学习模型对输入的运行状态数据进行学习，包括：进行风速-功率的失速状态学习判断、风速-载荷的净空状态学习判断和风切-独立变桨的净空状态学习判断； 所述风速-功率的失速状态学习判断将运行状态数据与风力发电机组设计的风速-功率输入到深度学习模型，通过参数对比训练学习得到一个重要度值来决定变桨动作的控制指令，结合风力发电机组的其它预设控制指令进行优化处理，输出风力发电机组运行状态控制指令； 所述风速-载荷的净空状态学习判断将运行状态数据与风力发电机组设计的风速-载荷输入到深度学习模型，通过参数对比训练学习得到一个重要度值来决定变桨动作的控制指令，结合风力发电机组的其它预设控制指令进行优化处理，输出风力发电机组运行状态控制指令； 所述风切-独立变桨的净空状态学习判断是通过风速及风向数据计算得到当风切变＜0时，判断风轮方位角在叶片平行于塔架，通过独立变桨实现提前收桨动作； 进一步通过对深度学习模型进行更新，修正设计数据和实测数据的偏差，调试偏差等级、载荷偏差等级、叶片和塔架夹角以及对应变桨速率，实现控制参数的优化，计算得到最优控制参数。

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