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龙图腾网获悉甘肃龙源新能源有限公司;龙源电力集团股份有限公司;龙源(敦煌)新能源发展有限公司;龙源(北京)新能源工程技术有限公司申请的专利一种基于多源数据融合与适应性动态建模的风电场设备健康度评估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：CN120372507B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510450737.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于多源数据融合与适应性动态建模的风电场设备健康度评估方法及系统是由史文义;李刚;张国珍;冯江哲;胡鹏;任淮辉设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据融合与适应性动态建模的风电场设备健康度评估方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于多源数据融合与适应性动态建模的风电场设备健康度评估方法及系统，包括：采集多源数据，对数据进行预处理，以时间戳为索引，采用数据融合技术将不同来源的数据进行融合，截取固定时间段p内的序列数据，使用PCA对所述序列数据进行降维，提取主要成分；训练动态LSTM序列模型，根据偏离指数计算滑动步长q，设置p＝p+q，返回训练；输出预测结果。通过多源数据及宽度可变的滑动时间窗口构建适应性动态LSTM模型，结合动态阈值算法实现风机故障实时判别，支持数据驱动的设备健康度评估与退化趋势预测，并加入了注意力机制，捕捉时间序列中的重要时刻，加快收敛速度，提高模型的准确性，支撑发电量优化与生态兼容性决策。

本发明授权一种基于多源数据融合与适应性动态建模的风电场设备健康度评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合与适应性动态建模的风电场设备健康度评估方法，其特征在于，所述方法包括： S1：采集来自不同设备携带时间戳的运行和监测数据，所述设备包括光伏组件、电器设备、检测设备、气象传感器、视频监控设备以及无人机； S2：对数据进行预处理，并进行时间序列数据处理； S3：以时间戳为索引，采用数据融合技术将不同来源的数据进行融合，生成风电场设备综合健康度指标序列数据； S4：截取固定时间段p内的序列数据，使用PCA对所述序列数据进行降维，提取主要成分，减少特征维度，并按预设比例划分为训练集、验证集和测试集； S5：将提取的主要成分按时间步长构建为动态LSTM序列模型并进行训练；通过所述动态LSTM序列模型针对验证集的时序数据进行验证，评估模型性能，调整超参数；在测试集上最终评估模型的泛化能力； S6：通过均方误差评估指标对所述动态LSTM序列模型进行评价，当不满足阈值指标时,根据偏离指数计算滑动步长q，设置p=p+q，返回S4； S7：否则，加载所述动态LSTM序列模型，通过所述动态LSTM序列模型针对待检测的时序数据进行异常检测，分析是否存在异常情况，并输出预测结果； 所述S6：通过均方误差评估指标对所述动态LSTM序列模型进行评价，当不满足阈值指标时,根据偏离指数计算滑动步长q，包括： 通过均方误差评估指标对所述LSTM模型进行评价，其中，误差评估公式为： ， 其中，表示真实值，表示预测值，表示样本数量，表示误差系数，且当，，当，； 根据偏离指数计算滑动步长q，公式为： ； 其中，表示阈值，[]表示取整操作，为调整系数，为偏离指数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人甘肃龙源新能源有限公司;龙源电力集团股份有限公司;龙源(敦煌)新能源发展有限公司;龙源(北京)新能源工程技术有限公司，其通讯地址为：736199 甘肃省酒泉市瓜州县渊泉镇新洲里购物广场3-5-2；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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