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龙图腾网获悉长沙科梁科技有限公司申请的专利风电场中风机阻抗数据获取方法及风电场阻抗建模方法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：CN120930514B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511460661.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权风电场中风机阻抗数据获取方法及风电场阻抗建模方法是由冯兆;郜登科;郭圣林;刘俭设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本风电场中风机阻抗数据获取方法及风电场阻抗建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种风电场中风机阻抗数据获取方法及风电场阻抗建模方法，包括：建立第一数据库；对第一数据库进行训练，获得第一神经网络模型；建立第二数据库；对第二数据库进行训练，获得第二神经网络模型；将风电场的气候数据输入第一神经网络模型，并将第一神经网络模型的输出作为第二神经网络模型的输入，第二神经网络模型的输出包括风电场中的风机阻抗数据。本发明基于历史数据和实测数据分别训练神经网络，得到四季典型气候数据下风电场中不同型号的精确的风机阻抗数据，通过四季典型气候数据、风机阻抗数据、线路阻抗数据、变压器阻抗数据，建立精确的风电场阻抗模型。

本发明授权风电场中风机阻抗数据获取方法及风电场阻抗建模方法在权利要求书中公布了：1.一种风电场中风机阻抗数据获取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，建立第一数据库，所述第一数据库包括：风电场各时刻的历史气候数据，以及对应时刻各编号风机的风机工况数据；气候数据，包括温度、湿度、风速、风向的任意一种或多种；风机工况数据，包括：有功功率、无功功率、电压的任意一种或多种； 步骤S2，根据第一数据库，构建并训练以气候数据参数为输入，各编号风机工况数据为输出的第一神经网络模型；第一神经网络模型采用四层BP神经网络结构；该四层BP神经网络结构的输入层与隐含层之间的传递函数为tanh函数、隐含层之间的传递函数为sigmoid函数、隐藏层和输出层之间的传递函数为softplus函数； 步骤S3，建立第二数据库，所述第二数据库：包括风电场各时刻的气候数据、目标风机的风机工况数据，以及对应时刻各目标风机并网点的风机序阻抗数据； 步骤S4，根据第二数据库，构建并训练以风机工况参数为输入、风机序阻抗数据为输出的第二神经网络模型；第二神经网络的输出为风机在不同频率下的序阻抗；第二神经网络模型采用六层BP神经网络结构，该六层BP神经网络结构的输入层与隐含层之间的传递函数为ReLU函数、隐含层之间的传递函数为ReLU函数、隐藏层和输出层之间的传递函数为softplus函数； 步骤S5，将风电场的当前气候数据输入第一神经网络模型，并将第一神经网络模型的输出作为第二神经网络模型的输入，第二神经网络模型的输出即为风电场中的风机阻抗数据。

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