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龙图腾网获悉陕西中科启航科技有限公司申请的专利一种风电机组净空预测控制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：CN117212050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202311202085.7，技术领域涉及：F03D7/04；该发明授权一种风电机组净空预测控制方法是由郭晓亮;王东利;舒建园;敖瑞;孙凯;王海潮设计研发完成，并于2023-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风电机组净空预测控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种风电机组净空预测控制方法，首先采集近期一段时间内的历史净空数据，包括净空数据clh、桨距角α和叶轮转速ω，然后通过机器学习方法或分仓查询预测方法获得净空预测结果，最后根据净空预测结果采取机组保护动作控制。本发明提供的一种风电机组净空预测控制方法，能够基于短期净空数据和工况数据预测净空值，从而实现极端恶劣工况下及时控制干预，防止净空连续下降带来的扫塔风险，实现机组提前干涉，保障机组安全稳定运行。

本发明授权一种风电机组净空预测控制方法在权利要求书中公布了：1.一种风电机组净空预测控制方法，其特征在于包括以下步骤： S1、采集近期一段时间内的历史净空数据，包括净空数据clh、桨距角α和叶轮转速 S2、通过机器学习方法或分仓查询预测方法获得净空预测结果； 若采用通过机器学习方法，则具体包括以下过程： A1、加载所采集的历史净空数据，对历史净空数据进行预处理，包括缺失值、异常值和重复值检测与修订； A2、将历史净空数据按时序分组，每组数据包括叶片连续旋转两圈过程中的3个叶片的历史信息以及第一叶片在旋转两圈后的一次净空值cl，历史信息中第一叶片的第一个净空值以及同时刻的桨距角和叶轮转速分别用cl表示，第二叶片的第一个净空值以及同时刻的桨距角和叶轮转速分别用cl表示，第三叶片的第一个净空值以及同时刻的桨距角和叶轮转速分别用cl表示，第一叶片的第二个净空值以及同时刻的桨距角和叶轮转速分别用cl表示，第二叶片的第二个净空值以及同时刻的桨距角和叶轮转速分别用cl表示，第三叶片的第二个净空值以及同时刻的桨距角和叶轮转速分别用cl表示； 则一组数据用表示； A3、根据先验知识与专家建议，根据已有特征进行组合，衍生新特征，再进行特征数据标准化； A4、将各组数据按照7：3的比例随机拆分成训练集和测试集； A5、将训练集训练多元线性回归模型，采用梯度下降算法优化线性回归模型的参数，直到模型的损失率降到最低，得到初始的净空预测模型； A6、利用测试集数据评估初始的净空预测模型，若性能不足则进行特征工程与参数优化方法提升性能，直到获得性能最佳的净空预测模型； A7、利用性能最佳的净空预测模型进行净空值预测，获得净空预测结果； 若采用分仓查询预测方法，则具体包括以下过程： B1、将历史净空数据按照转速和桨距角进行分仓，每个舱内的净空数据的均值作为基准值，得到转速桨距角-净空基准表； B2、将历史净空数据按时序分组，每组数据包括叶片连续旋转两圈过程中的3个叶片的历史信息，其中第一叶片的第一个净空值以及同时刻的桨距角和叶轮转速分别用clA1、α1和ω1表示，第二叶片的第一个净空值以及同时刻的桨距角和叶轮转速分别用clB1、α2和ω2表示，第三叶片的第一个净空值以及同时刻的桨距角和叶轮转速分别用clC1、α3和ω3表示，第一叶片的第二个净空值以及同时刻的桨距角和叶轮转速分别用clA2、α4和ω4表示，第二叶片的第二个净空值以及同时刻的桨距角和叶轮转速分别用clB2、α5和ω5表示，第三叶片的第二个净空值以及同时刻的桨距角和叶轮转速分别用clC2、α6和ω6表示， 则任意一组数据用表示； B3、对于任意一组数据d，将其每一时刻对应的桨距角和叶轮转速在转速桨距角-净空基准表中查询得到相应的基准净空值，即第i项基准净空值clbi根据第i项桨距角αi和叶轮转速ωi在转速桨距角-净空基准表中查询得到，则数据d转化为数据 ； B4、根据公式进一步将数据d2化为数据 ； B5、根据以下经验公式计算得到预测净空风剪切分量clq7： ， 其中k1、k2和k3分别为第一下降系数、第二下降系数和第三下降系数，采用预设的经验值； B6、根据以下公式计算预测转速ω7和预测桨距角α7： ， ， B7、利用预测转速ω7和预测桨距角α7在转速桨距角-净空基准表中查询得到预测基准净空值clb7； B8、通过以下公式计算得到预测净空值clA3： ； S3、根据净空预测结果采取机组保护动作控制。

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