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基于多变量系统辨识的风电场发电量优化方法
摘要文本
本发明公开了一种基于多变量系统辨识的风电场发电量优化方法，本发明通过优化调整每台风电机组的偏航角和轴感应因子以减少风机尾流效应造成的能量损失，使风电场整体发电功率最大。本发明使用实验数据和辨识模型得到精确的寻优梯度估计值，进行迭代优化，避免机理建模的模型误差和计算成本高的困难，方法易于实现、建模效率高，适用于解决大规模真实风电场的发电量优化问题。
申请人信息
- 申请人:杭州泰极豫才软件有限公司
- 申请人地址:310012 浙江省杭州市西湖区万塘路262号6号楼5层590室
- 发明人: 杭州泰极豫才软件有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于多变量系统辨识的风电场发电量优化方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311448763.8 |
| 申请日 | 2023/11/2 |
| 公告号 | CN117421917A |
| 公开日 | 2024/1/19 |
| IPC主分类号 | G06F30/20 |
| 权利人 | 杭州泰极豫才软件有限公司 |
| 发明人 | 朱豫才 |
| 地址 | 浙江省杭州市西湖区万塘路262号6号楼5层590室 |
专利主权项内容
1.一种基于多变量系统辨识的风电场发电量优化方法，其特征在于，包括：将风电场每台风电机组的偏航角和轴感应因子作为优化变量，以风电场总发电功率作为目标函数，构造出优化模型；对每台风电机组的偏航角和轴感应因子设定值施加激励信号，收集实验数据，使用系统辨识方法获得优化模型的动态线性模型，以动态线性模型中每台风电机组的偏航角和轴感应因子与总发电功率之间的模型增益为寻优梯度，使用梯度上升法进行寻优迭代，优化调整风电机组的偏航角和轴感应因子。