湖南理工职业技术学院王建春获国家专利权
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龙图腾网获悉湖南理工职业技术学院申请的专利一种风力发电状态监控方法及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：CN120159726B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510630785.9，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权一种风力发电状态监控方法及系统是由王建春;陈揆能;张雅;杨波;周申超;毛建赟;冯玉洁设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种风力发电状态监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及风力发电状态监控技术领域，尤其涉及一种风力发电状态监控方法及系统。所述方法包括以下步骤：通过实时监测风力发电机的状态数据，首先进行发电输出功率波动分析，并通过频谱转换得到输出功率波动频谱数据；随后，基于频谱数据进行绕组热能累积模拟，并进一步解析磁场畸变失衡强度；接着，结合绕组热能累积数据和磁场失衡数据，分析发电机性能减损分量，并进行发电性能减损逻辑学习；最后，利用策略梯度算法构建发电状态性能减损监控模型，并将其发送至终端进行风力发电状态监控。本发明通过对风力发电状态监控技术的优化处理使得风力发电状态监控技术更加完善。
本发明授权一种风力发电状态监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种风力发电状态监控方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：对风力发电机进行实时状态监测，得到风力发电机实时状态监测数据；对风力发电机实时状态监测数据进行发电输出功率波动分析，而后进行频谱转换，得到输出功率波动频谱数据； 步骤S2：根据输出功率波动频谱数据进行发电机绕组热能累积等比例模拟，得到绕组热能累积等比例数据；基于绕组热能累积等比例数据进行磁场畸变失衡强度解析，得到磁场畸变失衡强度数据； 步骤S3：根据绕组热能累积等比例数据和磁场畸变失衡强度数据进行发电机性能减损分量解析，得到发电机性能减损分量数据；对发电机性能减损分量数据进行发电性能减损逻辑学习，得到发电性能减损逻辑学习数据； 步骤S4：基于策略梯度算法对发电性能减损逻辑学习数据进行发电状态性能减损监控模型构建，得到发电状态性能减损监控模型；将发电状态性能减损监控模型发送至终端，以执行风力发电状态监控。
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