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龙图腾网恭喜远景能源有限公司申请的专利基于风机相互预警的虚拟激光雷达系统及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：CN112215305B 。

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：202011274875.2，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权基于风机相互预警的虚拟激光雷达系统及方法是由卜宏达;谢洪亮;王林鹏;葛亮设计研发完成，并于2020-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于风机相互预警的虚拟激光雷达系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于风机相互预警的虚拟激光雷达系统及方法，包括：风场部署数据模块，获取风场内在主风向上间隔排布的风机的前后关系；风速传递特性模块，获取风场所在的地区风速在主风向上的传递特性；风场运行数据模块，获取风场实际运行数据；以及神经网络模块，根据风场内在主风向上间隔排布的风机的前后关系、风速在主风向上的传递特性、以及风场运行数据，捕获风机间的风速关系，以代替物理激光雷达预测阵风。

本发明授权基于风机相互预警的虚拟激光雷达系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于风机相互预警的虚拟激光雷达系统，其特征在于，包括：风场部署数据模块，被配置为获取风场内在主风向上间隔排布的风机的前后关系；风速传递特性模块，被配置为获取风场所在的地区风速在主风向上的传递特性；风场运行数据模块，被配置为获取风场实际运行数据；以及神经网络模块，被配置为根据风场内在主风向上间隔排布的风机的前后关系、风速在主风向上的传递特性、以及风场运行数据，捕获风机间的风速关系，以代替物理激光雷达预测阵风，其中所述神经网络模块包括循环神经网络模型和图神经网络模型，循环神经网络模型和图神经网络模型为根据风场内在主风向上间隔排布的风机的前后关系、以及风速在主风向上的传递特性形成，所述神经网络模块利用风场实际运行数据训练循环神经网络模型和图神经网络模型，进行风速时空预测，并使用其它时间段的风场实际运行数据进行验证，其中所述风速在主风向上的传递特性为风机间的相互预警特性，所述神经网络模块结合风场内在主风向上间隔排布的风机的前后关系，利用时间序列深度学习算法对秒级风速检测数据进行训练，建立特定风场流场模型，并基于特定风场流场模型实时预测每台风机在未来数十秒的风速趋势信息，并利用风机间的相互预警特性实现虚拟激光雷达；其中进行风速时空预测包括：使用本风机风速历史数据和其他风机风速历史数据进行深度学习，利用循环神经网络门回归单元捕捉时间序列前后关系，包括：zt＝σWzxt+Uzht-1rt＝σWtxt+Utht-1 Zt是更新门，表示上一个时刻信息是否需要更新；rt是重置门，表示上一个时刻信息是否需要重置； 是候选输出，接收xt、ht-1的时刻信息；ht是门回归单元的隐层输出，接收ht-1、ht的时刻信息；通过门回归单元的训练捕捉时间序列上的前后关系，通过本风机风速历史数据和其他风机风速历史数据预测未来风速数据。

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