文献类型：专利

专利类型：发明专利

是否失效：否

是否授权：否

申 请 号：CN202310693921.X

申 请 日：20230613

发 明 人：蔺雪峰 耿杰 文军 谭光道 苗雷 徐超 孟秀俊 蔡春辉 汪德军 胡辉 付荣方 周世银 詹彪 朱玉瑞 孟鹏飞 易彦青

申 请 人：华能威宁风力发电有限公司 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 中国华能集团有限公司 沈阳盛世新能源科技有限公司

申请人地址：551700 贵州省毕节市威宁县五里岗街道工业四路电商产业园

公 开 日：20230901

公 开 号：CN116680636A

代 理 人：伍志祥

代理机构：长沙大珂知识产权代理事务所(普通合伙)

语　　种：中文

摘　　要：本发明涉及风力发电机履冰预测的技术领域，揭露了一种时序分析的风力发电机履冰预测方法，所述方法包括：采集风力发电机履冰指标时序数据，基于风力发电机履冰指标权重进行指标数据赋权；对赋权后的风力发电机履冰指标时序数据进行编码；对所构建的风力发电机履冰时序分析模型进行优化得到最优风力发电机履冰时序分析模型，并利用最优风力发电机履冰时序分析模型得到风力发电机的履冰概率。本发明根据不同指标的信息熵确定指标的基准指标权重，并根据指标之间的相关性对基准指标权重进行修正，其中能有效检测出履冰状态的指标的权重越大，提高后续履冰概率预测的准确率，并基于不断更新的先验概率，结合指标数据交叉编码结果进行履冰概率计算。

主 权 项：1.一种时序分析的风力发电机履冰预测方法，其特征在于，所述方法包括：S1：采集风力发电机履冰指标时序数据，并基于风力发电机履冰指标权重进行指标数据赋权，得到赋权后的风力发电机履冰指标时序数据；S2：对赋权后的风力发电机履冰指标时序数据进行编码，得到编码后的指标向量数据；S3：构建风力发电机履冰时序分析模型，所述模型以指标向量数据为输入，以履冰概率为输出；S4：对所构建的风力发电机履冰时序分析模型进行优化得到最优风力发电机履冰时序分析模型，并利用最优风力发电机履冰时序分析模型得到风力发电机的履冰概率。

关 键 词：风力发电机 时序分析模型  权重  基准指标  时序数据 指标数据  概率计算  概率预测  交叉编码  时序分析  先验概率 有效检测  指标权重  信息熵 准确率 预测  构建  采集  修正  概率  更新  优化  

IPC专利分类号：G06F18/2415;F03D80/40;G06F18/243;G06F18/214;G06N3/0464;G06F123/02