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龙图腾网获悉深能北方(满洲里)能源开发有限公司申请的专利风电场的5G信号覆盖优化方法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：CN120751396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511031088.8，技术领域涉及：H04W16/18；该发明授权风电场的5G信号覆盖优化方法是由张晨龙;张大伟;李文刚;钮智慧;李福瑞;白玉亮;刘勇;陈雷;赵彤设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本风电场的5G信号覆盖优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无线通信技术领域，揭露了一种风电场的5G信号覆盖优化方法，所述方法包括：获取风电机组中桨叶旋转角度与转速的实时数据，并根据时间对齐后实时数据中风机运动轨迹与信号衰减的映射关系，生成风机运行特征集；融合网络状态特征集与风机运行特征集，得到风电场在电磁传播下的数字孪生模型；基于数字孪生模型，分析风电场的时空分布特征，得到风电场的覆盖盲区预测结果；根据覆盖盲区预测结果，调整风电场中波束指向角与波束宽度，得到相位补偿参数；将风机运动轨迹的周期性特征注入相位补偿参数，得到抗遮挡波束配置指令；将抗遮挡波束配置指令下发至5G基站；本发明可以提高风电场中5G信号覆盖优化的效果。

本发明授权风电场的5G信号覆盖优化方法在权利要求书中公布了：1.一种风电场的5G信号覆盖优化方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取风电机组中桨叶旋转角度与转速的实时数据，并根据时间对齐后实时数据中风机运动轨迹与信号衰减的映射关系，生成所述风电机组的风机运行特征集，包括： 提取时间对齐后实时数据中的信号强度时序数据； 对所述桨叶旋转角度与转速数据进行滑动窗口分割，得到风电机组的运动切片； 提取所述运动切片内桨叶空间位置变化与信号强度波动的遮挡关联因子； 根据转速周期性特征和所述遮挡关联因子建立转速－衰减传递函数模型； 将所述转速-衰减传递函数模型的参数集与所述风电机组的桨叶空间位置变化率融合，得到所述风电机组的风机运行特征集； S2、融合风电场的网络状态特征集与风机运行特征集，得到所述风电场在电磁传播下的数字孪生模型，包括： 对所述网络状态特征集中的基站信号强度数据进行时间戳对齐，得到所述风电场的同步信号强度序列； 提取所述风机运行特征集中的桨叶旋转角度数据，并通过三维空间坐标变换确定所述桨叶旋转角度数据中桨叶边缘的实时空间位置，得到所述风电场的动态遮挡轮廓； 以5G基站中终端的位置为终点，基于所述同步信号强度序列与所述动态遮挡轮廓对所述风电场进行电磁波衍射模拟，得到所述风电场的路径损耗分布图； 基于所述路径损耗分布图与所述网络状态特征集中的信道质量指标，构建所述风电场的数字孪生模型； 所述以5G基站中终端的位置为终点，基于所述同步信号强度序列与所述动态遮挡轮廓对所述风电场进行电磁波衍射模拟，得到所述风电场的路径损耗分布图，包括： 根据所述动态遮挡轮廓的空间坐标数据，识别所述桨叶边缘与基站－终端视距路径的空间几何关系，得到所述风电场的障碍物遮挡判定结果； 当所述障碍物遮挡判定结果为部分遮挡时，提取所述同步信号强度序列中的直射信号分量； 基于所述终端的地形高程数据，确定地面反射路径与漫反射路径的传播距离差； 对所述直射信号分量与传播距离差进行加权融合，得到所述风电场的合成场强衰减值； 将所述合成场强衰减值映射至所述基站－终端视距路径，得到所述风电场的路径损耗分布图； S3、基于所述数字孪生模型，分析所述风电场在多径干扰和信号遮挡时的时空分布特征，得到所述风电场的覆盖盲区预测结果； S4、根据所述覆盖盲区预测结果，调整所述风电场中5G基站的波束指向角与波束宽度，得到所述5G基站的相位补偿参数； S5、将所述风机运动轨迹的周期性特征注入相位补偿参数，得到所述5G基站的抗遮挡波束配置指令； S6、将所述抗遮挡波束配置指令下发至所述5G基站。

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