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龙图腾网恭喜湖南工业大学申请的专利基于SCADA和FISSA-DBN模型的风电机组运行状态监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：CN114439704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202210148995.0，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权基于SCADA和FISSA-DBN模型的风电机组运行状态监测方法是由周凌;刘颖慧;陈颖设计研发完成，并于2022-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SCADA和FISSA-DBN模型的风电机组运行状态监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于SCADA和FISSA‑DBN模型的风电机组运行状态监测方法，包括以下步骤：所述步骤1对SCADA检测风电机组运行的数据进行选择；所述步骤2对风电机组运行数据预处理；所述步骤3预测模型参数确定；所述步骤4对选取的输入输出参数数据，进行标准化处理；所述步骤5FISSA‑DBN模型拓扑结构；所述步骤6DBN参数优化；所述步骤7模型训练；所述步骤8预测模型应用。本发明通过根据重构误差和EWMA阈值来判断风电机组及部件是否有异常情况，FISSA‑DBN模型的预测结果与风电机组实际运行记录相吻合，预测模型发现状态异常的时间要早于实际运行记录时间，有利于风场工作人员尽早做出判断，减少不必要的损失。

本发明授权基于SCADA和FISSA-DBN模型的风电机组运行状态监测方法在权利要求书中公布了：1.基于SCADA和FISSA-DBN模型的风电机组运行状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对SCADA检测风电机组运行的数据进行选择,根据风电机组运行记录，从SCADA数据中提取风电机组的原始运行数据；步骤2：对风电机组运行数据预处理,从原始SCADA数据中选取总的FISSA-DBN模型条件参数，根据风电场事故几率进一步处理数据信息，删除原始SCADA数据中的错误数据和不必要数据；步骤3：FISSA-DBN模型参数确定,根据数据样本，选择FISSA-DBN模型的输入条件参数和输出参数，把步骤2得到的预处理数据组，利用皮尔逊相关系数计算出各参数与输出参数之间的相关性，选取相关性大的参数作为FISSA-DBN模型的输入参数；步骤4：对选取的输入输出参数数据，进行标准化处理，将值归化到[0,1]区间，利用得到的数据样本进行FISSA-DBN模型训练或测试，选取每种状态下20000组历史正常数据作为样本，其中随机的80％作为训练数据，20％作为测试数据；步骤5：FISSA-DBN模型拓扑结构设置,设置麻雀的种群规模、迭代次数、生产者比例和DBN网络结构的相关参数；步骤6：DBN参数优化,通过FISSA来优化RBM层的学习率和隐藏层神经元数目，改善随机设置DBN初始值带来的局部优化情况，得到DBN模型的最优初始向量；步骤7：FISSA-DBN模型训练；步骤8：FISSA-DBN模型应用。

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