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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京能科瑞元數(shù)字技術(shù)有限公司申請(qǐng)的專利一種風(fēng)力發(fā)電監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集聚類方法、介質(zhì)及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119884798B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510224376.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2321；該發(fā)明授權(quán)一種風(fēng)力發(fā)電監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集聚類方法、介質(zhì)及系統(tǒng)是由祖軍;趙嵐;吳宇;李艷設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種風(fēng)力發(fā)電監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集聚類方法、介質(zhì)及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種風(fēng)力發(fā)電監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集聚類方法、介質(zhì)及系統(tǒng)，屬于風(fēng)力發(fā)電監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集技術(shù)領(lǐng)域，包括：基于風(fēng)力發(fā)電機(jī)組運(yùn)行參數(shù)設(shè)置初始采樣頻率采集并預(yù)處理得到預(yù)處理數(shù)據(jù)，進(jìn)行分量分解得到穩(wěn)定分量與變動(dòng)分量，建立采集數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估矩陣計(jì)算采集貢獻(xiàn)值，采用多層輕量級(jí)聚類方法將數(shù)據(jù)劃分為采集數(shù)據(jù)簇，多層輕量級(jí)聚類方法通過多個(gè)輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多層級(jí)特征提取與融合，基于采集數(shù)據(jù)簇確定最優(yōu)采樣時(shí)間窗口長(zhǎng)度，更新采樣間隔并應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采，解決了現(xiàn)有技術(shù)往往將風(fēng)力發(fā)電監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的采集和聚類進(jìn)行割裂處理，導(dǎo)致難以實(shí)現(xiàn)對(duì)不同重要程度數(shù)據(jù)的差異化采樣分析的技術(shù)問題。

本發(fā)明授權(quán)一種風(fēng)力發(fā)電監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集聚類方法、介質(zhì)及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種風(fēng)力發(fā)電監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集聚類方法，其特征在于，包括：基于風(fēng)力發(fā)電機(jī)組運(yùn)行參數(shù)設(shè)置初始采樣頻率采集電壓數(shù)據(jù)、電流數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)、振動(dòng)數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)，對(duì)所述電壓數(shù)據(jù)、所述電流數(shù)據(jù)、所述轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)、所述振動(dòng)數(shù)據(jù)、所述溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到預(yù)處理數(shù)據(jù)，對(duì)所述預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行分量分解得到穩(wěn)定分量與變動(dòng)分量，建立采集數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估矩陣，所述采集數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估矩陣包含數(shù)據(jù)完整性、數(shù)據(jù)波動(dòng)性與數(shù)據(jù)相關(guān)性，基于所述采集數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估矩陣對(duì)采集特征進(jìn)行重要性評(píng)價(jià)，計(jì)算采集貢獻(xiàn)值，采用多層輕量級(jí)聚類方法將數(shù)據(jù)劃分為采集數(shù)據(jù)簇，所述多層輕量級(jí)聚類方法通過電氣特征輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)械特征輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、環(huán)境特征輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及電機(jī)特征輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)理特征輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類特征輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多層級(jí)特征提取與融合，基于所述采集數(shù)據(jù)簇確定最優(yōu)采樣時(shí)間窗口長(zhǎng)度，按照采樣間隔與采集貢獻(xiàn)值成反比的方式更新采樣間隔并應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集。

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