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龙图腾网恭喜通用电气可再生能源西班牙有限公司申请的专利用于评估和验证风力涡轮和风场性能的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：CN113874626B 。

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：202080037836.2，技术领域涉及：F03D7/04；该发明授权用于评估和验证风力涡轮和风场性能的系统及方法是由S·C·埃文斯;郑大年;R·穆诺斯;S·B·沙策尔;B·A·里滕豪斯;S·达沃斯特;A·E·吉尔;N·维拉尼;R·泽蒂娜设计研发完成，并于2020-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于评估和验证风力涡轮和风场性能的系统及方法在说明书摘要公布了：提供了一种用于评估或验证由一个或多个升级产生的风力涡轮或风场性能的方法。获得来自风场中的风力涡轮的操作数据的测量值。生成性能的基线模型，并且基线模型中的各个是从操作数据的不同部分开发的。生成步骤过滤风力涡轮，使得它们处于平衡的随机状态。从基线模型选择性能的最优基线模型，并且最优基线模型包括方向。将性能的最优基线模型与风场或风力涡轮的实际性能进行比较。比较步骤确定功率输出的最优基线模型与风场涡轮的实际功率输出之间的差异。这种差异反映了由升级产生的功率输出的变化。

本发明授权用于评估和验证风力涡轮和风场性能的系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种用于评估或验证由一个或多个升级产生的风力涡轮性能的方法，所述方法包括：经由一个或多个传感器测量来自风场的一个或多个风力涡轮的操作数据；经由处理器从所述操作数据的至少一部分生成所述风场中的风力涡轮的性能的多个基线模型，其中性能的所述基线模型中的各个是从来自所述风场的一个或多个风力涡轮的操作数据的不同部分开发的，生成步骤包括过滤所述一个或多个风力涡轮，使得所述一个或多个风力涡轮处于平衡的随机状态；经由所述处理器从所述多个基线模型选择性能的最优基线模型，所述最优基线模型包括方向，其中，将包括方向的机器学习模型与功率集合组的均值一起使用以确定收益，其中，利用场中值方向的正弦和余弦以及功率集合风力涡轮功率的NaN均值来使用高斯过程模型，其中，所述方法通过将场级方向与末梢速度比和桨距设置一起输入到高斯过程模型来并入方向；以及经由所述处理器将性能的所述最优基线模型与所述风力涡轮的实际性能进行比较，其中所述风力涡轮的实际性能是在所述风场的一个或多个风力涡轮由已经为所述一个或多个风力涡轮安装的所述一个或多个升级修改之后确定的，所述升级包括末梢速度比、桨距设置或偏航偏移设置中的至少一项，以及其中将性能的所述最优基线模型与所述风力涡轮的实际性能进行比较包括确定功率输出的最优基线模型与所述风力涡轮的实际功率输出之间的差异，其中所述差异反映了由所述一个或多个升级产生的功率输出的变化。

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