上海能源科技發展有限公司龔偉東獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉上海能源科技發展有限公司申請的專利一種風力發電機組的偏航控制方法及系統獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN116877335B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202310961046.9,技術領域涉及:F03D7/02;該發明授權一種風力發電機組的偏航控制方法及系統是由龔偉東;王虎;劉力剛;陳林國;季雨設計研發完成,并于2023-08-01向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種風力發電機組的偏航控制方法及系統在說明書摘要公布了:本發明涉及風力發電技術領域,尤其涉及一種風力發電機組的偏航控制方法及系統。所述方法包括以下步驟:對采集風力標記點數據進行風力數據采集及歷史數據預處理,生成標準歷史風力數據;對標準歷史風力數據進行季節性風力數據預測,生成預測季節性風力數據;對預測季節性風力數據進行預測季節性風力數據優化,生成優化預測季節性風力數據;根據優化預測季節性風力數據進行發電機組的季節性偏航控制方式設計,生成初始偏航控制數據;根據實時風力數據對初始偏航控制數據進行偏航方位調整,生成偏航控制數據;對偏航控制數據進行偏航方向優化調整,生成優化偏航控制數據。本發明對風力發電機組進行精準地偏航控制,從而減少大量損耗資源與時間。
本發明授權一種風力發電機組的偏航控制方法及系統在權利要求書中公布了:1.一種風力發電機組的偏航控制方法,其特征在于,包括以下步驟: 步驟S1:對風力發電機組的所在位置進行采集風力點標記處理,生成采集風力標記點數據;對采集風力標記點數據進行風力數據采集及歷史數據預處理,生成標準歷史風力數據; 步驟S2:利用自回歸神經網絡算法對標準歷史風力數據進行季節性風力數據預測,生成預測季節性風力數據; 步驟S3:對采集風力標記點數據進行環境影響參數的歷史變化統計,生成歷史環境影響變化參數;利用歷史環境影響變化參數對預測季節性風力數據進行預測季節性風力數據優化處理,生成優化預測季節性風力數據;根據優化預測季節性風力數據進行發電機組的季節性偏航控制方式設計,生成季節性的初始偏航控制數據,步驟S3包括以下步驟: 步驟S31:利用物聯網設備對采集風力標記點數據進行環境影響參數標記處理,生成環境影響參數; 步驟S32:利用統計分析法對干擾風力因素數據進行歷史環境影響參數的變化數據統計,生成歷史環境影響變化參數; 步驟S33:利用季節性風力數據優化算法與歷史環境影響變化參數對預測季節性風力數據進行預測季節性風力數據的優化計算,生成優化預測季節性風力數據,步驟S33中的季節性風力數據優化算法如下所示: ; 式中,表示為優化預測季節性風力數據,表示為預測季節性風力數據的系數大小,表示為環境影響參數的系數大小,表示為第個環境影響參數的風力干擾數據,表示為第個環境影響參數的風力干擾數據的權重信息,表示為風力干擾數據的均值變化率,表示為第個環境影響參數的變化率,表示為季節性變化權重,表示為第個預測季節性風力數據所在季節的風力數據,表示為優化預測季節性風力數據的異常調整值; 步驟S34:根據優化預測季節性風力數據進行發電機組的季節性偏航控制方式設計,生成季節性的初始偏航控制數據; 步驟S4:利用物聯網設備對采集風力標記點數據進行風力數據實時采集,生成實時風力數據;根據實時風力數據對初始偏航控制數據進行偏航方位調整,生成風向發電機組的偏航控制數據; 步驟S5:根據偏航控制數據進行發電機組相互影響參數計算,生成發電機組相互影響參數;根據發電機組相互影響參數對偏航控制數據進行偏航方向優化調整處理,生成優化偏航控制數據,步驟S5包括以下步驟: 步驟S51:根據偏航控制數據對風力發電機組進行偏航控制,并利用傳感器進行風力發電機組的風力數據采集處理,生成發電機組風力數據; 步驟S52:利用發電機組風力相互影響計算公式對發電機組風力數據進行發電機組相互影響參數計算,生成發電機組相互影響參數,步驟S52中的發電機組風力相互影響計算公式如下所示: ; 式中,表示為發電機組相互影響參數,表示為發電機組風力數據的系數大小,表示為第個發電機組風力數據的橫軸風力強度大小,表示為第個發電機組風力數據的風力的縱軸風力強度大小,表示為第個發電機組風力數據的風力功率大小,表示為第個發電機組風力數據的相隔距離,表示為風力發電機組的風輪直徑,表示為風力發電機組的初始速度,表示為空氣密度,表示為風電機組的風向角,表示為發電機組相互影響參數的異常調整值; 步驟S53:根據發電機組相互影響參數對偏航控制數據進行偏航方向優化調整處理,生成優化偏航控制數據。
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