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龙图腾网获悉湖南兴蓝风电有限公司申请的专利风电叶片疲劳损伤预测方法、计算机设备和可读存储介质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：CN119249766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411756932.9，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权风电叶片疲劳损伤预测方法、计算机设备和可读存储介质是由陈宇韬;黄凌翔;张硕望;曾冰;向际超;李重桂;阳雪兵;徐可设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本风电叶片疲劳损伤预测方法、计算机设备和可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种风电叶片疲劳损伤预测方法、计算机设备和可读存储介质，涉及风力发电技术领域。本申请针对目标风电场内的每个待测风电机组，获取该待测风电机组在当前检测周期内的实际机组运行数据，而后在与目标风电场匹配的多种叶片疲劳损伤预测模型中，调用与该待测风电机组在当前检测周期内的实际工况类型对应的目标损伤预测模型，基于该待测风电机组的实际机组运行数据进行叶片疲劳损伤预测，得到该待测风电机组的叶片疲劳损伤集中区域在当前检测周期内的疲劳损伤预估值，从而在有效降低风电叶片健康状况监测成本的基础上，针对同一风电场内的各个风电机组分别实现高精准度的叶片疲劳损伤实时预测效果。

本发明授权风电叶片疲劳损伤预测方法、计算机设备和可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种风电叶片疲劳损伤预测方法，其特征在于，所述方法包括：针对目标风电场内的每个待测风电机组，获取该待测风电机组在当前检测周期内的实际机组运行数据；根据该待测风电机组的实际机组运行数据，识别该待测风电机组在当前检测周期内的实际工况类型；在与所述目标风电场匹配的多种叶片疲劳损伤预测模型中，筛选与该待测风电机组的实际工况类型对应的目标损伤预测模型，其中每种叶片疲劳损伤预测模型单独对应一种机组工况类型；调用所述目标损伤预测模型基于该待测风电机组的实际机组运行数据进行叶片疲劳损伤预测，得到该待测风电机组的叶片疲劳损伤集中区域在当前检测周期内的疲劳损伤预估值；根据该待测风电机组在当前检测周期内的疲劳损伤预估值，以及该待测风电机组在当前检测周期以前的所有历史检测周期内的疲劳损伤预估值，对该待测风电机组当前的叶片疲劳寿命进行预测；其中，单个待测风电机组在第个检测周期的叶片疲劳寿命采用如下式子计算得到： ；其中，用于表示该待测风电机组在第个检测周期的叶片疲劳寿命，用于表示该待测风电机组的叶片设计寿命，用于表示该待测风电机组在第个检测周期的已累计满发时长，用于表示该待测风电机组在整个生命周期内的总满发时长，用于表示该待测风电机组在第个检测周期的疲劳损伤预估值，用于表示该待测风电机组的叶片材料强化系数。

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