一种基于VineCopula模型的风电机组运行联动性分析方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明涉及一种基于Vine Copula模型的风电机组运行联动性分析方法，分别获取若干风电机组的SCADA数据，对SCADA数据清洗并整合，生成运行联动性分析数据集，使用Vine Copula模型建模生成R‑Vine、C‑Vine、D‑Vine三种相依结构。计算相依结构的AIC值、BIC值、Loglik值和Vuong检验值，比较得到最优相依结构，计算风电机组中每两个之间的秩相关系数、上尾相关系数、下尾相关系数。根据最优相依结构和秩相关系数、上尾相关系数、下尾相关系数确定若干风电机组的运行联动性。本发明的方法从风电场层面引入Vine Copula模型对多台风电机组进行运行运行联动性分析，宏观分析各机组出力情况，便于指导风电机组运维时单台故障风电机组的监测与诊断工作。

《一种基于VineCopula模型的风电机组运行联动性分析方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022109988478，当前法律状态为已下证，由浙江工业大学提出申请，发明人为金晓航;王浩;秦治伟，申请日期为2022-08-19，公开（公告）日期为2025-09-16，国际专利分类号（IPC）为 H02J 13/00 (2006.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及一种基于Vine Copula模型的风电机组运行联动性分析方法，分别获取若干风电机组的SCADA数据，对SCADA数据清洗并整合，生成运行联动性分析数据集，使用Vine Copula模型建模生成R‑Vine、C‑Vine、D‑Vine三种相依结构。计算相依结构的AIC值、BIC值、Loglik值和Vuong检验值，比较得到最优相依结构，计算风电机组中每两个之间的秩相关系数、上尾相关系数、下尾相关系数。根据最优相依结构和秩相关系数、上尾相关系数、下尾相关系数确定若干风电机组的运行联动性。本发明的方法从风电场层面引入Vine Copula模型对多台风电机组进行运行运行联动性分析，宏观分析各机组出力情况，便于指导风电机组运维时单台故障风电机组的监测与诊断工作。

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