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龙图腾网获悉国网湖南省电力有限公司;湖南防灾科技有限公司;国家电网有限公司申请的专利用于风机的覆冰检测方法、装置、存储介质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：CN119825659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510141750.9，技术领域涉及：F03D80/40；该发明授权用于风机的覆冰检测方法、装置、存储介质及系统是由杨博远;陆佳政;李波;罗晶;毛新果;彭宇果;龚杰;陈鑫;朱帅格;陶星宇;左方;邝子鉴;任克威;孙逸海设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于风机的覆冰检测方法、装置、存储介质及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种用于风机的覆冰检测方法、装置、存储介质及系统。方法包括：获取风机的任一叶片表面位置、风机的机舱顶部的当前图像数据以及当前气象数据；确定风机的当前运动数据；对任一叶片表面位置、当前气象数据、当前图像数据以及当前运动数据进行预处理；将预处理后的任一叶片表面位置、当前运动数据、当前图像数据及当前气象数据输入覆冰检测模型，以得到在任一叶片表面位置下的当前覆冰修正值；获取风机的机舱顶部的当前覆冰静态值；根据当前覆冰修正值和当前覆冰静态值确定在任一叶片表面位置下的覆冰监测值，可以全面感知风机整支叶片的覆冰情况。

本发明授权用于风机的覆冰检测方法、装置、存储介质及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于风机的覆冰检测方法，其特征在于，所述覆冰检测方法包括： 获取风机的任一叶片表面位置、所述风机的机舱顶部的当前图像数据以及当前气象数据； 确定所述风机的当前运动数据，所述当前运动数据包括所述风机的任一叶片表面位置的旋转速度、当前偏航角度以及任一叶片的当前变桨角度； 对所述任一叶片表面位置、所述当前气象数据、所述当前图像数据以及所述当前运动数据进行预处理； 将预处理后的任一叶片表面位置、当前运动数据、当前图像数据及当前气象数据输入覆冰检测模型，以得到在所述任一叶片表面位置下的当前覆冰修正值； 获取所述风机的机舱顶部的当前覆冰静态值； 根据所述当前覆冰修正值和所述当前覆冰静态值确定在所述任一叶片表面位置下的覆冰监测值； 所述用于风机的覆冰检测方法，风机上安装有至少一个贴片式电容覆冰传感器，所述覆冰检测模型通过下述步骤训练得到： 确定训练数据，所述训练数据包括风机上的每个贴片式电容覆冰传感器的安装位置、所述风机的机舱顶部表面的历史图像数据、所述风机所处的历史气象数据以及所述风机的历史运动数据； 将所述训练数据输入至预设的神经网络，以使所述预设的神经网络输出历史覆冰修正值； 获取所述风机的机舱顶部的历史覆冰静态值，以及每个贴片式电容覆冰传感器采集的叶表覆冰监测值； 根据所述历史覆冰修正值、所述历史覆冰静态值以及全部的叶表覆冰监测值确定所述预设的神经网络的损失值； 在所述损失值满足预设条件的情况下，确定所述预设的神经网络训练完成，得到所述覆冰检测模型； 所述预设的神经网络的损失值通过下述公式1确定： 公式1 其中，是指预设的神经网络的损失值，是指贴片式电容覆冰传感器的数量，是指历史覆冰修正值，是指历史覆冰静态值，是指第i个贴片式电容覆冰传感器采集的叶表覆冰监测值； 此外，风机上安装有气象传感器和图像采集设备，所述确定训练数据包括： 获取风机上的每个贴片式电容覆冰传感器的安装位置； 接收所述图像采集设备采集的机舱顶部表面的历史图像数据； 接收所述气象传感器采集的历史气象数据； 获取所述风机的历史转速、偏航角度及每个贴片式电容覆冰传感器所在叶片的变桨角度； 根据所述历史转速和每个贴片式电容覆冰传感器的安装位置确定每个贴片式电容覆冰传感器所在叶片的旋转速度； 根据所述旋转速度、所述偏航角度以及所述变桨角度确定所述风机的历史运动数据； 对所述安装位置、所述历史图像数据、所述历史气象数据以及所述历史运动数据进行预处理，以得到所述训练数据； 所述根据所述当前覆冰修正值和所述当前覆冰静态值确定在所述任一叶片表面位置下的覆冰监测值包括： 将所述当前覆冰修正值和所述当前覆冰静态值之间的总数值确定为所述覆冰监测值。

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