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龍圖騰網獲悉華電安諾(北京)信息科技有限公司申請的專利一種基于數字孿生的風機狀態預警方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114382662B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210076262.0，技術領域涉及：F03D17/00；該發明授權一種基于數字孿生的風機狀態預警方法是由高岳;田蜜;李鵬設計研發完成，并于2022-01-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于數字孿生的風機狀態預警方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于數字孿生的風機狀態預警方法。其中，該方法包括：風機關鍵部件實體；基于關鍵部位實體的實時狀態量數據構建初始數字孿生模型；獲取初始數字孿生模型的統計特征以及相關性特性；對監測狀態量進行仿真預測，并基于仿真預測數據更新數字孿生模型；獲取更新的數字孿生模型的統計特征以及相關性特征；對比更新的數字孿生模型的特征與初始數字孿生模型的特征，判斷風機關鍵部件運行狀態并進行預警。本發明解決了目前相關技術在對風機運行狀態進行預警時，依賴狀態監測數據和大量故障案例構建模式識別模型，忽略風機隱性的潛伏性缺陷對判斷模型的影響及識別模型無法考慮風機未來運行趨勢的問題，而造成的無法對風機運行狀態進行準確判斷和預警的技術問題。

本發明授權一種基于數字孿生的風機狀態預警方法在權利要求書中公布了：1.一種基于數字孿生的風機狀態預警方法，其特征在于，包括： 風機關鍵部件實體； 基于關鍵部位實體的實時狀態量數據構建初始數字孿生模型； 獲取初始數字孿生模型的統計特征以及相關性特性； 對監測狀態量進行仿真預測，并基于仿真預測數據更新數字孿生模型； 獲取更新的數字孿生模型的統計特征以及相關性特征； 對比更新的數字孿生模型的特征與初始數字孿生模型的特征，判斷風機關鍵部件運行狀態并進行預警； 所述風機關鍵部件實體，包括齒輪箱、發電機以及葉片中的至少一種； 所述基于關鍵部位實體的實時狀態量數據構建初始數字孿生模型，包括： 反映所述的關鍵部位齒輪箱運行情況的狀態量包括但不限定于齒輪箱油溫、齒輪箱軸承溫度、環境溫度、振動幅度中的至少兩種； 反映所述的發電機運行情況的狀態量包括但不限定于發電機轉速、發電機前軸溫度、發電機后軸溫度、發電機溫度、A相電流、B相電流、C相電流、AB相電壓、BC相電壓、CA相電壓、頻率、有功功率、無功功率、功率因素中的至少兩種； 反映所述的葉片運行情況的狀態量包括但不限定于風速、雷電、結冰、應力、葉尖壓力、葉片轉角、扭矩、葉片平均速度中的至少兩種； 所述構建初始數字孿生模型步驟為：獲取關鍵部位實體的尺寸信息、材料信息、結構信息、廠商信息、自身屬性信息、運行環境信息構建能夠直觀反映關鍵部位實體的靜態3D模型；將實時獲取到的關鍵部位實體的實時狀態數據數字化映射至所述靜態3D模型，形成關鍵部位實體的初始數字孿生模型； 獲取初始數字孿生模型的統計特征以及相關性特性，包括： 所述獲取初始數字孿生模型的統計特征是對所述數字孿生模型中的每一類狀態量的監測數據進行統計分析，獲取該狀態量符合的分布模型，并獲得該分布模型的關鍵參數； 所述的分布模型包括但不限定于正態分布、威布爾分布、卡方分布中的至少一種； 所述獲取初始數字孿生模型的相關性特性是對反映關鍵部位實體的所有狀態量的時間序列進行相關性分析，獲取兩兩狀態量之間的相關系數。

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