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龙图腾网恭喜华能(浙江)能源开发有限公司清洁能源分公司申请的专利一种风机塔基气体监测预警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：CN118858555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411370374.2，技术领域涉及：G01N33/00；该发明授权一种风机塔基气体监测预警方法是由汤浩然;沈洪明;傅望安;王海明;周军军;兰连军;章卓雨;苏人奇;周亮;刘跃;关建越;薛文超;江颖;鲍鹏;李壮;石壮;江增元设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风机塔基气体监测预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种风机塔基气体监测预警方法，涉及风力发电设备安全监测技术领域，包括在风机塔基的关键区域布置多类型气体传感器网络，用于检测目标物的浓度，利用基于多模态数据融合的传感器数据采集方法；在数据处理单元中，对气体浓度数据进行预处理，并基于分层模糊逻辑算法对数据进行初步风险评估；在初步风险评估的基础上，使用基于深度学习的自适应神经网络模型进行高级气体浓度预测，结合环境参数和历史数据动态调整各类气体的预警阈值；启动应对策略模块，根据预警信号的级别自动实施综合应对策略。本发明通过对风机塔基内部不同气体的实时监测与预警，建立了一套精细化的多级预警与应对策略体系。

本发明授权一种风机塔基气体监测预警方法在权利要求书中公布了：1.一种风机塔基气体监测预警方法，其特征在于：包括，在风机塔基的关键区域布置多类型气体传感器网络，多类型气体传感器网络包括多种类型的气体传感器，用于检测目标物的浓度，利用基于多模态数据融合的传感器数据采集方法，将各传感器节点采集的气体浓度数据实时传输至分布式数据处理单元；在数据处理单元中，对气体浓度数据进行预处理，包括异常值过滤、数据平滑、时序关联分析，并基于分层模糊逻辑算法对数据进行初步风险评估；在初步风险评估的基础上，使用基于深度学习的自适应神经网络模型进行高级气体浓度预测，结合环境参数和历史数据动态调整各类气体的预警阈值；当检测到某种气体浓度超过动态调整后的预警阈值时，生成多级预警信号，并通过多路径传输机制传输至本地和远程监控中心；启动应对策略模块，根据预警信号的级别自动实施包括风机减速、停止运行、启动塔基内部通风系统、以及智能调度维护人员的综合应对策略；所述关键区域包括，塔基区域、塔中段通道、塔顶设备区、电缆槽和电缆布线区、制动系统和润滑油泵区域；所述气体传感器网络包括固定式传感器和移动式传感器的组合，固定式传感器用于监测塔基内部的长期气体浓度趋势，移动式传感器能够在塔基内部进行巡检，实时调整监测位置；所述检测目标物的浓度包括，检测一氧化碳、甲烷、氧气以及挥发性有机化合物VOCs的气体浓度；所述对气体浓度数据进行预处理包括，对传感器数据进行异常值检测和数据平滑处理，具体如下： 其中，表示气体传感器i在时间t时刻的平滑后浓度值；Cit表示气体传感器i在时间t时刻的原始浓度值；Δt表示平滑窗口的半宽度，用于消除短时噪声；为了进一步检测异常值，利用z-score方法计算： 其中，Zit表示气体传感器i在时间t时刻的标准化异常得分；μi表示气体传感器i的历史平均浓度；σi表示气体传感器i的历史标准差；当|Zit|Zthreshold时，认为当前数据点为异常值，需要剔除；所述时序关联分析包括，对传感器数据进行时序分析，采用ARIMA模型进行气体浓度的短期预测: 其中，表示气体传感器i在未来t+k时刻的预测浓度；αi表示模型的常数项；φi,j表示自回归项系数；θi,j表示移动平均项系数；p、q表示自回归和移动平均的阶数；∈i,t表示预测残差；所述初步风险评估包括，为了将来自不同传感器的数据进行融合，使用加权平均模型进行融合处理： 其中，Cfusedt表示融合后的气体浓度预测值；wi表示传感器i的权重，反映不同传感器的重要性；N表示参与融合的传感器数量；所述动态调整各类气体的预警阈值包括，预警阈值根据环境条件和历史数据进行动态调整，使用基于深度学习的自适应模型进行估计：Tit＝Ti,base·1+γ·fXit其中，Tit表示气体传感器i在时间t的动态预警阈值；Ti,base表示气体传感器i的基准阈值；γ表示调节系数，控制预警阈值的调整幅度；fXit表示深度学习模型输出，输入为包括历史气体浓度、温度、湿度的环境参数的特征向量Xit；预警信号的级别基于气体浓度与动态阈值的比值ηit决定: 预警信号St的生成规则如下: 所述启动应对策略模块包括，在预警信号生成后，智能调度模型决定应对策略At表示为：At＝gSt,Dt,Rt其中，At表示应对策略，包括风机减速、停止运行、启动通风设备；gSt,Dt,Rt表示智能调度函数，根据当前预警信号St、环境动态数据Dt、维护资源状态Rt生成应对策略；系统的自检和校准通过周期性地比较传感器的实际读数与理论模型的预测值进行，得到单点误差模型： 其中，Eit表示气体传感器i在时间t的顺势误差平方； 其中，表示在过去T个时间步内，气体传感器i的累计误差平方和；如果Eit或超过预设阈值，则触发传感器校准或维护信号。

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