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龙图腾网恭喜大唐向阳风电有限公司申请的专利一种风电变流器IGBT监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：CN119340967B 。

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：202411366067.7，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种风电变流器IGBT监测系统是由刘洋;刘超;朱廷旺;薛莹设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风电变流器IGBT监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种风电变流器IGBT监测系统，具体涉及风电变流器IGBT模块监测领域，用于解决长期运行中故障预测与预警不准确的问题，是通过周期划分、参数筛选、指标评估、动态调整和多阶段预警协同实现。周期划分用于识别IGBT模块在不同生命周期内的老化特征，筛选出与键合线状态高度相关的监测参数。通过多维动态融合模型，评估监测参数的唯一性，确保故障预测的准确性。动态调整模块依据周期变化和环境变量动态优化监测参数的权重，增强了监测的适应性和实时性。多阶段预警机制根据周期内关键参数的变化生成不同等级的预警信号，提前预警潜在故障。提高了风电变流器运行的可靠性，降低了突发故障风险，保障了系统的安全稳定运行。

本发明授权一种风电变流器IGBT监测系统在权利要求书中公布了：1.一种风电变流器IGBT监测系统，其特征在于，包括：周期识别模块、参数筛选模块、指标评估模块、动态调整模块和预警判断模块；周期识别模块：利用多维参数聚类法，将IGBT的运行状态划分为多个周期，基于关键变量计算周期特征函数，确定周期边界并动态划分状态特征；输出周期特征数据集至参数筛选模块；参数筛选模块：对每个周期内的参数进行敏感性分析，使用关联性分析计算各参数与键合线状态的关联强度，筛选出与周期状态变化相关的参数，生成监测参数集；输出监测参数集至指标评估模块；指标评估模块：利用多因子融合模型，评估每个周期内的监测指标唯一性，确保单一监测指标在周期内具备故障预测能力；若评估未通过，重新组合敏感参数构建监测指标集；输出评估后的监测指标集至动态调整模块；动态调整模块：实时监控运行状态，依据周期变化和环境变量，调整监测参数集权重，使用自适应调整算法优化不同周期内的参数适配；输出调整后的监测参数和权重至预警判断模块；预警判断模块：构建多阶段预警模型，根据周期内的监测结果触发预警，设定预警等级并记录历史数据，依据周期监测重点生成相应预警信号；其中，指标评估模块的运行过程包括以下内容：C1，从参数筛选模块输出的动态监测参数集中，首先对每个周期内的单一监测指标进行唯一性评估；利用多因子融合模型对每个监测指标进行分析，计算其对周期状态变化的预测能力；评估指标包括响应灵敏度指数、故障趋向判别率、参数稳态持久性系数，结合周期特征函数的输出，构建多因子融合模型，输出唯一性得分；若唯一性得分大于或等于对应的阈值，表明对应的单一监测指标具备独立预测故障的能力，则对应指标通过评估；C2，若单一监测指标的唯一性得分小于对应的阈值，则表示未能通过唯一性评估，则对其进行重组；将同周期内的低敏感性指标与其他高相关性参数结合，构建多维监测指标；C3，针对通过唯一性评估的单一监测指标和组合而成的多维监测指标，进行模型优化；C4，完成对单一和多维监测指标的评估与优化后，生成最终的监测指标集；C1.1，响应灵敏度指数的处理过程：C1.1.1，首先，从参数筛选模块输出的监测参数集中获取每个周期内的监测参数，将其在各周期内的变化数据作为输入，进行预处理；C1.1.2，针对每个周期内的参数，计算监测参数相对于键合线状态变化的灵敏度；设监测参数为，键合线状态为，在某个周期内，灵敏度变化率表示监测参数对键合线状态的变化响应速率，公式为：；C1.1.3，为捕捉周期内整体的响应灵敏度，计算累积响应偏差，公式为：；其中，为键合线状态的加速度，表示键合线状态变化的速率变化；C1.1.4，计算时变响应灵敏度指数，公式为：；C1.1.5，结合周期内累积响应偏差和时变响应灵敏度，得到周期内的响应灵敏度指数，公式为：；C1.2，故障趋向判别率的处理过程：C1.2.1，从参数筛选模块获取周期内的监测参数和键合线状态数据；同时采集周期内的运行负载和电流波动作为补充参数，形成完整的数据集；C1.2.2，对每个周期内的键合线状态数据进行解析，寻找键合线引发故障的临界点；故障触发点为键合线状态变化率达到某一特定阈值的时刻，公式为：；其中，是键合线状态的变化速率，是预设的故障判定阈值；C1.2.3，故障趋向判别率要求对周期内监测参数与故障触发点的关联进行分析；首先计算故障变化率，公式为：；C1.2.4，为了捕捉故障趋向的加速变化，计算故障趋向加速度，公式为：；C1.2.5，基于故障变化率和故障趋向加速度，计算故障趋向判别率，公式为：；其中，为周期起始时间，为故障触发时刻；C1.3，参数稳态持久性系数的处理过程：C1.3.1，从参数筛选模块获取周期内的监测参数和周期特征函数，并结合周期识别模块提供的周期划分结果，提取每个周期内的监测参数稳定区间，确保监测数据在周期内呈现出相对稳定的变化趋势；C1.3.2，为了捕捉周期内的稳态区间，计算监测参数的变化率；稳态区间的识别公式为：；其中，和分别为稳态区间的起始和结束时刻，为稳态变化率的阈值，用于判断监测参数是否处于稳定状态；C1.3.3，对于已识别出的稳态区间，计算稳态区间内的持续时间，公式为：；C1.3.4，定义稳态偏差为监测参数相对于周期特征函数的偏离程度，偏差计算公式为：；C1.3.5，为了量化稳态区间内的参数稳定性，计算稳态能量密度，公式为：；其中，为周期特征函数的变化速率；C1.3.6，综合稳态持续时间、稳态偏差和稳态能量密度，计算参数稳态持久性系数，公式为：。

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