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龙图腾网恭喜中船科技股份有限公司;中船海装风电有限公司申请的专利一种风电机组变流器温度异常预警方法、装置及电子设备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：CN119004157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202411463521.0，技术领域涉及：G06F18/2337；该发明授权一种风电机组变流器温度异常预警方法、装置及电子设备是由张宁;刘冰冰;胡号朋;周庆梅;喻科曦;温钊设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风电机组变流器温度异常预警方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及风力发电技术领域，公开了一种风电机组变流器温度异常预警方法、装置及电子设备，包括使用数据采集与视频监控系统，获取风电机组运行过程中的各类数据；对各类数据采用皮尔逊相关性分析算法，获取与变流器温度强相关的变量数据；对变量数据进行预处理，获取模型样本数据集；利用金鹰优化算法对模糊C均值聚类算法的初始聚类点进行优化，得到初始聚类点；将模型样本数据集和初始聚类点输入模糊C均值聚类算法，获取变流器温度异常的预警结果。上述发明可实现变流器内温度异常预警、变流器故障的早期预警，帮助风场实现预测性维护，减少了故障检修排查难度。

本发明授权一种风电机组变流器温度异常预警方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种风电机组变流器温度异常预警方法，其特征在于，包括：使用数据采集与视频监控系统，获取风电机组运行过程中的各类数据；对所述各类数据采用皮尔逊相关性分析算法，识别并提取与变流器温度强相关的变量数据；对所述变量数据进行预处理，以获取模型样本数据集；利用金鹰优化算法对模糊C均值聚类算法的初始聚类点进行优化，得到优化后的初始聚类点；将所述模型样本数据集和所述优化后的初始聚类点输入模糊C均值聚类算法，获取变流器温度异常的预警结果；与变流器温度强相关的变量数据，包括：变流器内温度、发电机转速、发电机有功功率、发电机无功功率、机舱温度、环境温度、风轮转速、变流器电压、变流器线电流；利用金鹰优化算法对模糊C均值聚类算法的初始聚类点进行优化，得到优化后的初始聚类点，包括：设定金鹰优化算法中的初始参数；随机生成金鹰的初始位置，作为模糊C均值聚类算法的初始聚类点候选；计算模糊C均值聚类算法，评估每只金鹰位置对应的适应度函数；根据金鹰优化算法原理更新金鹰的攻击系数和巡航系数，计算攻击向量、巡航向量和步长向量，并更新金鹰的位置，评估新位置的适应度函数；重复上述步骤，当达到迭代次数时，得到优化后的初始聚类点；金鹰优化算法中的初始参数，包括：金鹰数量、攻击系数和巡航系数的初始值和最终值、迭代次数；步骤一：风电机组变流器内温度异常预警模型相关变量选取根据首先基于皮尔逊相关性分析算法选择与变流器内温度强相关变量数据，包含风电机组工况数据、机组各工况下的变流器内各部件的SCADA数据以及与风电机组变流器强耦合的发电机SCADA数据本发明选择了与变流器内温度相关的变量；其中皮尔逊相关性分析算法如下： 其中与分别表示两者的样本均值，n为样本数据个数；r为相关系数，取值范围为[-1,1]，其中r≥0.6则视为该变量与变流器温度视为强相关变量，作为模型相关变量；根据选取的相关模拟量提取风电机组包含有变流器温度异常故障的历史运行数据，根据风电机组的变流器温度异常故障记录以及专家经验确认的数据标记为故障样本数据，其余数据则为正常数据；步骤三：基于模糊C均值聚类算法的变流器内温度异常预警模型训练基于模糊C均值聚类算法的变流器内温度异常预警模型将归一化后样本集数据输入到基于模糊C均值聚类算法的变流器内温度异常预警模型中，FCM是数据样本根据距离聚类中心的远近而赋予不同的隶属度值，从而判断该数据样本数据隶属于哪一类别；假设数据集X＝{x1,x2,…,xn}，其目标函数J如公式3所示： 其中，uki是样本点xi到聚类中心νk的隶属度，m是模糊系数，c是聚类中心的个数；对公式3求偏导最小值得到隶属度uki和聚类中心νk的更新公式45如下： 当聚类中心|νt-νt+1|ε时，ε为迭代阈值，算法停止；基于金鹰优化算法改进的模糊C均值聚类算法的变流器内温度异常预警模型；模糊C均值聚类算法对于初始聚类中心比较敏感，迭代后难以得到全局最优解，极易陷入局部最小值，而金鹰优化算法模拟金鹰狩猎行为，具有收敛速度快，寻优能力强的特点，本发明将该算法对模糊C均值聚类算法进行改进，通过金鹰优化算法选择模糊C均值聚类算法的初始聚类中心，解决了模糊聚类易陷入局部最小值和初始值敏感的缺点，并加快了模糊算法收敛速度，提高了模型异常预警准确率。

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