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龍圖騰網獲悉江蘇靖江互感器股份有限公司申請的專利一種基于海上風電系統的互感器故障預測判斷方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120297160B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510779360.4，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種基于海上風電系統的互感器故障預測判斷方法是由周楠;陳瑩;于杰;張潔設計研發完成，并于2025-06-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于海上風電系統的互感器故障預測判斷方法在說明書摘要公布了：本發明的目的是提出一種基于海上風電系統的互感器故障預測判斷方法，解決海上風電中互感器面臨的問題。為達到該目的，本發明一種基于海上風電系統的互感器故障預測判斷方法，根據已有海上風力發電機組的運轉狀況構建多物理場聯合仿真模型，完成LSTM?Kalman混合算法迭代優化，基于混合算法迭代優化結果在海上風力發電機組實施，對硬件系統進行升級，最終通過多物理場聯合仿真模型實現故障預測。本發明針對海上風電鐵磁諧振預測的技術問題，提出融合硬件改造、智能算法與系統驗證的閉環解決方案。通過建立模型預測互感器中可能遇到的問題，并自動進行處理；形成環境自適應、故障可預判、決策自進化的海上風電故障預測防控體系。

本發明授權一種基于海上風電系統的互感器故障預測判斷方法在權利要求書中公布了：1.一種基于海上風電系統的互感器故障預測判斷方法，其特征在于：根據已有海上風力發電機組的運轉狀況構建多物理場聯合仿真模型，所述多物理場聯合仿真模型實現步驟具體為： 步驟1：基于海上風力發電機組進行物理參數采集，在關鍵點位置部署溫度振動傳感器，同步安裝分布式光纖測溫系統，其中分布式光纖測的空間分辨率匹配電纜熱場的網格劃分； 步驟2：三維實體建模：使用數值仿真軟件構建包含電纜、互感器、消弧線圈的精細化幾何模型，并設置材料屬性； 步驟3：進行場域耦合求解：電磁場求解：通過Maxwell方程組計算渦流損耗分布，再將損耗值作為熱源導入熱傳導方程實現熱力場映射： 步驟4：對模型進行降階處理； 步驟5：硬件在環驗證，通過OPAL-RT將降階模型加載至FPGA，連接實際傳感器與執行器：注入模擬故障電流，對比實測溫升曲線與仿真結果，調整模型參數直至誤差3%； 步驟6：在線自適應校準，每24小時自動注入10mA檢測電流，并基于最小二乘法的參數辨識； 基于所述多物理場聯合仿真模型部署邊緣計算節點樣機，同步搭建鹽霧-振動復合試驗環境；隨后基于所述鹽霧-振動復合試驗環境開展系統性加速老化驗證，完成LSTM-Kalman混合算法迭代優化， LSTM-Kalman混合算法迭代優化具體包括以下步驟： S1、數據預處理與特征工程，剔除異常值后進行歸一化處理，生成滯后特征與滑動窗口特，增強時序相關性； S2、LSTM模型的網絡架構搭建并進行參數初始化： S3、LSTM時序預測：所述時序預測包括訓練階段和推理階段，最終預測結果初步生成； S4、建立狀態空間模型： ， 其中為關鍵位置的溫度真實值，A是狀態轉移矩陣，為關鍵位置的溫度線性變化值，為過程噪聲； 以及觀測方程： ， 為傳感器測量值，H為量測矩陣，為關鍵位置的溫度真實值，為觀測噪聲； 設置初始參數：過程噪聲協方差Q=0.1，觀測噪聲協方差R=0.5； 初始狀態估計LSTM初始預測值，誤差協方差P0=1； S5、卡爾曼濾波迭代修正； S6、修正后預測生成；對LSTM的原始預測值，通過Kalman濾波遞推得到修正值； 基于混合算法迭代優化結果在海上風力發電機組實施，對硬件系統進行升級，運行升級后的硬件系統，在運行過程中進行故障特征提取，將故障特征與多物理場聯合仿真模型匹配，最終通過多物理場聯合仿真模型實現故障預測。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人江蘇靖江互感器股份有限公司，其通訊地址為：214500 江蘇省泰州市靖江市新港大道206號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。