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龙图腾网恭喜电力规划总院有限公司申请的专利一种风电场风机叶片覆冰状态预测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：CN114439706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202111528007.7，技术领域涉及：F03D80/40；该发明授权一种风电场风机叶片覆冰状态预测方法是由杜忠明;刘世宇;王茜;陈俊杰;王爽;蔡琛设计研发完成，并于2021-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风电场风机叶片覆冰状态预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种风电场风机叶片覆冰状态预测方法，包括：获取风电场历史运行数据和并网功率数据，对风电场历史运行数据和并网功率数据进行数据预处理，剔除无效数据；计算并确定测风塔的第一时间段内风速、风向、温度、湿度、压力数据的时间序列，并网功率数据的时间序列，并将两组数据按照时间取交集进行整合，作为风电场风机叶片覆冰状态预测的历史数据；获取现场风电场风机叶片覆冰情况的历史记录；根据参考风电机组功率曲线，结合现场风电场风机叶片覆冰情况的历史记录，建立覆冰预测模型；根据覆冰预测模型，获得风电场风机叶片发生覆冰的时间，并记录状态；若发生覆冰，则标记为1，否则标记为零。还公开了对应的系统、电子设备以及计算机可读存储介质。

本发明授权一种风电场风机叶片覆冰状态预测方法在权利要求书中公布了：1.一种风电场风机叶片覆冰状态预测方法，其特征在于包括：步骤1，获取风电场历史运行数据和并网功率数据，对风电场历史运行数据和所述并网功率数据进行数据预处理，剔除无效数据；步骤2，计算并确定测风塔的第一时间段内风速、风向、温度、湿度、压力数据的时间序列，并网功率数据的时间序列，并将两组数据按照时间取交集进行整合，作为风电场风机叶片覆冰状态预测的历史数据；步骤3，获取现场风电场风机叶片覆冰情况的历史记录；步骤4，根据参考风电机组功率曲线，结合所述现场风电场风机叶片覆冰情况的历史记录，建立覆冰预测模型；所述步骤4根据参考风电机组功率曲线，结合所述现场风电场风机叶片覆冰情况的历史记录，建立覆冰预测模型，包括：步骤41，确定对叶片覆冰有影响的多个指标因素；步骤42，根据灰色关联分析，定量计算所述多个指标因素与所述风机叶片覆冰程度的关联度的数值，确定影响叶片覆冰因素的重要程度，通过所述灰色关联分析，将对所述风机叶片覆冰有影响的所述多个指标因素按照影响程度从大到小的顺序进行排列，并所述关联度的数值选取建立所述叶片覆冰预测模型采用的参数；步骤43，采集天气预报数据；步骤44，根据所述关联度的数值，确定所述天气预报数据中的关键要素数据；步骤45，根据测风塔的第一时间段内风速、风向、温度、湿度、压力数据的时间序列，并网功率数据的时间序列获得覆冰状态序列；步骤46，基于所述天气预报数据中的关键要素数据以及所述覆冰状态序列，采用统计学方法和概率方法得到风电场预测覆冰产生时的关键气象要素的临界条件；步骤5，根据所述覆冰预测模型，获得所述风电场风机叶片发生覆冰的时间，并记录状态；若发生覆冰，则标记为1，否则标记为零；步骤6，在预测所述风机叶片覆冰产生时，结合所述产生的时间段内所述风机叶片的实际出力数据，对覆冰程度进行具体划分，并且计算不同程度的覆冰情况对所述风机叶片的实际出力的影响系数；所述对覆冰程度进行具体划分包括通过模糊聚类分析、粒子群优化的方法，预测冰冻发生的程度，以及对应冰冻程度下的叶片出力的功率修正系数。

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