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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于数据驱动的双馈风机并网故障检测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：CN119556130B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202411610531.2，技术领域涉及：G01R31/34；该发明授权一种基于数据驱动的双馈风机并网故障检测系统是由张鑫陈;董新伟;徐智军;韩长华;贾云冲设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据驱动的双馈风机并网故障检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据驱动的双馈风机并网故障检测系统，属于电网系统故障检测领域，包括传感器检测模块、边缘计算模块、数据处理模块、中央集成模块、故障检测模块、以及决策模块；本发明通过引入分布式数据处理的架构，解决了双馈风机系统复杂性带来的实时响应和高维度数据处理问题，能够显著降低电网频率波动对系统的影响，减轻电网压力与负荷，提升系统的响应速度和灵活性。通过多级处理和边缘计算技术，实现了故障检测功能，能够及时有效检测故障，减少故障发生的可能性，降低系统的维护和运维成本，从而提高风电场整体运行的可靠性与经济性。

本发明授权一种基于数据驱动的双馈风机并网故障检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的双馈风机并网故障检测系统，其特征在于，包括传感器检测模块、边缘计算模块、数据处理模块、中央集成模块、故障检测模块、以及决策模块； 所述传感器检测模块由分布在系统不同部位的传感器组成，用于采集风机的相关电气参数和机械参数； 所述边缘计算模块置于靠近传感器位置用于本地快速进行初步的处理和故障诊断； 边缘计算模块的具体处理方式如下： 步骤S1、边缘计算模块首先对传感器采集的电气和机械参数进行降噪和滤波处理，针对并网系统常见的谐波干扰和高频振荡问题，结合双馈风机的电力电子特性，采用改进的卡尔曼滤波算法和多尺度小波变换去除噪声； 步骤S2、处理后的数据通过特征提取和降维算法进行轻量化处理，从中提取出关键特征量； 步骤S3、基于降噪和轻量化处理后的特征数据，系统采用轻量化机器学习模型，结合并网参数的动态变化趋势，实现对故障的初步定位与类型预判； 所述数据处理模块处理边缘计算模块处理后传回的特征数据，并进一步对系统整体进行分析； 所述中央集成模块根据传输数据整合成一个全局视图； 所述故障检测模块用于根据全局视图分析复杂故障并将故障信息传输到决策模块； 故障检测模块的具体处理步骤如下： 步骤V1、根据处理后传输到检测模块的数据，使用动态阈值检测算法进行初步的异常检测，特别是针对并网电压和电流的波动，结合预设的故障判断规则，迅速定位到发生故障的区域，并关联对应的系统部位； 步骤V2、初步定位后，通过与历史数据对比，进一步确认故障是否真实发生；若故障定位不明确或疑似多点故障，则重新对数据进行交叉校验和筛选，最终确认故障位置，减少误判几率； 步骤V3、确认故障位置后，系统进行更详细的特征提取，结合双馈风机的电力电子和机械特性，提取特征量并通过神经网络智能算法进行分类匹配，将故障类型与预设特征库进行匹配； 步骤V4、故障检测模块采用支持向量机进行多变量分析，结合并网运行状态下的电气和机械多维特征，判断故障类型及其严重性，并生成综合报告，提供准确的故障性质和潜在影响范围； 步骤V5、故障类型、位置、严重程度的信息通过标准化处理后传递至中央控制层，标注故障类型的优先级和操作建议，以帮助运维人员做出决策； 所述决策模块用于运维人员监控系统运行状态、配置参数，并进行操作和调整。

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