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龙图腾网恭喜同济大学申请的专利基于速度关联约束的风电机组风速感知异常数据识别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：CN114372047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202111547806.9，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权基于速度关联约束的风电机组风速感知异常数据识别方法是由沈小军;李阳设计研发完成，并于2021-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于速度关联约束的风电机组风速感知异常数据识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于速度关联约束的风电机组风速感知异常数据识别方法，包括以下步骤：1获取目标机组的风速序列数据；2采用基于二元形态分割算法检测风速序列的时序变点，并以时序变点作为分割点，在时序上将风速序列划分为多个子序列；3对划分后的子序列数据基于速度和边界约束进行异常数据识别。与现有技术相比，本发明具有兼顾经济性和可行性、评价准确快速等优点。

本发明授权基于速度关联约束的风电机组风速感知异常数据识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于速度关联约束的风电机组风速感知异常数据识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取目标机组的风速序列数据；2采用基于二元形态分割算法检测风速序列的时序变点，并以时序变点作为分割点，在时序上将风速序列划分为多个子序列；3对划分后的子序列数据基于速度和边界约束进行异常数据识别；所述的异常数据类型包括突变型异常风速数据和渐进型异常风速数据；所述的步骤3中，结合多区间速度约束以及风速上下限边界约束共同识别突变型异常风速数据，将同时不满足测风数据速度变化约束和风速上下限边界约束的数据判定为突变型异常风速数据，所述的风速上下限边界约束具体为：vqmin≤vi≤vqmax其中，vqmin和vqmax分别表示风速的上四分位数和下四分位数；所述的多区间速度约束S为一组速度约束区间的集合，对于第r个时间窗口，风速序列的速度约束边界的确定方式为： 其中，εu、εd分别为敏感系数，vmin和vmax表示风电场统计的最小风速和最大风速，分别为上升速度约束的最大值和最小值，分别为下降速度约束的最大值和最小值。

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