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龙图腾网获悉许继电气股份有限公司申请的专利一种风电机组运行状态评估方法及装置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：CN115419558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211184857.4，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权一种风电机组运行状态评估方法及装置是由马运亮;谢高锋;杨云鹏;夏路甲;王虎森;冉茂兵;常玉峰;韦祥远;张俊岭;许垚;李浩林;陈春宇;束芳芳;王志磊;王亚楠;汪俊静;刘春波;张晨曦设计研发完成，并于2022-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风电机组运行状态评估方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于风电机组状态评估技术领域，具体涉及一种风电机组运行状态评估方法及装置。本发明在对各工况参量的历史监测数据集加工况标签时，采用改进模糊C均值聚类算法进行聚类工况划分，该改进模糊C均值聚类算法的改进在于不再采用随机确定初始聚类中心的方法，而是利用各采样点的密度选择初始聚类中心，所选择的初始聚类中心的密度较大且各初始聚类中心之间的距离相对较远，防止随机选择初始聚类中心时造成的密度小的区域出现多个聚类分割块的情况出现，从而选择出更为合适的初始聚类中心，从而保证了训练工况辨识模型的训练数据所加的标签是准确的，进而保证了工况辨识模型的预测精度，为后续风电机组运行状态评估的准确性打下基础。

本发明授权一种风电机组运行状态评估方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种风电机组运行状态评估方法，其特征在于，包括： 1获取风电机组各工况参量的历史监测数据集，对各工况参量的历史监测数据集中的每一组历史监测数据进行特征提取，利用提取后的特征采用改进模糊C均值聚类算法对每一组历史监测数据进行聚类，将得到的聚类结果作为每一组历史监测数据的工况划分结果；其中，所述改进模糊C均值聚类算法的改进点在于采用如下方法确定初始聚类中心： ①计算每一个样本点的密度函数值，，表示样本点的总个数：，为第个样本点，表示求取欧氏距离，；从中选择密度函数值较大的K个样本点构成筛选集，K＜； ②从筛选集中挑选出距离最远的两个样本点作为初始聚类中心，判断此时挑选出的初始聚类中心的个数是否不小于设定聚类中心要求个数：若不小于，则将最终挑选出的样本点作为初始聚类中心；否则将挑选出作为初始聚类中心的样本点从筛选集中删除，并对执行删除操作后的筛选集重新执行步骤②，直至挑选出的聚类中心的个数不小于； 2利用已知工况划分结果的各工况参量的历史监测数据集对构建的工况辨识模型进行训练，得到训练好的工况辨识模型；获取风电机组各工况参量在评估时间段的监测数据，并输入至训练好的工况辨识模型中，得到风电机组在评估时间段所处的工况； 3获取风电机组各状态参量在评估时间段的监测数据，并输入至与所处工况以及各状态参量对应的状态参量预测模型中，得到风电机组各状态参量在预测时间段的预测数据； 4确定风电机组各状态参量在预测时间段的预测数据和在预测时间段的监测数据之间的差异，利用差异得到风电机组的健康度指标，利用对风电机组的运行状态进行评估；且 ； ； ； 为第个状态参量在时刻的权重；为状态参量的总个数；为第个状态参量在一个滑动窗口内的误差均值；为滑动窗口的时间长度；表示第个状态参量在时刻的预测数据与监测数据之间的偏差；为设置的用于防止分母为0的实数。

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