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龍圖騰網獲悉華能新能源股份有限公司山西分公司申請的專利一種風電機組偏航姿態控制系統及方法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：CN116877333B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202310796995.6，技術領域涉及：F03D7/02；該發明授權一種風電機組偏航姿態控制系統及方法是由陳君;賀坤;張超;狐蘇建;李霽;朱昊鵬;郭睿;王朝晉;靖鑫;陳宏鵬設計研發完成，并于2023-06-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種風電機組偏航姿態控制系統及方法在說明書摘要公布了：本發明為風力發電機技術領域，涉及一種風電機組偏航姿態控制系統及方法，包括：風況獲取模塊：獲取風電機組的歷史運行環境數據，并通過特征提取，對風電機組的歷史風況數據進行歸一化處理后，分為訓練集與測試集；風況預測模塊：構建風況預測模型，以訓練集對風況預測模型進行迭代訓練，直至迭代結束后，以測試集對風況預測模型進行評估，得到完成訓練的風況預測模型，通過風況預測模型基于風電機組的實時運行環境數據進行預測，獲取風況預測數據；偏航控制模塊：基于當前風況數據及輸入的風況預測數據并結合風況數據的最大值，執行風電機組的偏航系統控制邏輯，調整風電機組的偏航系統姿態，直至對風完成后停止偏航。

本發明授權一種風電機組偏航姿態控制系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種風電機組偏航姿態控制系統，其特征在于，包括： 風況獲取模塊：獲取風電機組的歷史運行環境數據，并通過特征提取，得到風電機組的歷史風況數據，對風電機組的歷史風況數據進行歸一化處理后，分為訓練集與測試集； 風況預測模塊：構建風況預測模型，以訓練集對風況預測模型進行迭代訓練，直至迭代結束后，以測試集對風況預測模型進行評估，得到完成訓練的風況預測模型，通過風況預測模型基于風電機組的實時運行環境數據進行預測，獲取風況預測數據； 偏航控制模塊：基于當前風況數據及輸入的風況預測數據，同時結合風況數據的最大值，執行風電機組的偏航系統控制邏輯，調整風電機組的偏航系統姿態，直至對風完成后，停止偏航； 所述對風電機組的歷史風況數據進行歸一化處理，所述歸一化處理的具體計算公式為： 其中，為風電機組的歷史風況數據，為歸一化后的歷史風況數據，為歸一化前的歷史風況數據最大值，為歸一化前的歷史風況數據最小值； 所述風況預測模型的具體訓練過程如下： 所述風況預測模型由BP神經網絡模型及PSO算法組合構建， 初始化風況預測模型的PSO參數，包括PSO個數、最大迭代次數、局部學習因子及全局學習因子大小，并在初始化取值范圍隨機獲取PSO初始位置及速度，同時構建風況預測模型訓練過程中的適應度函數，并通過適應度函數迭代更新PSO的參數； 判定迭代是否停止，若否，則繼續迭代，直至達到最大迭代次數；若是，則判定迭代次數是否達到最大迭代次數，若否，則返回上一步驟，直至達到最大迭代次數；若是，則完成風況預測模型的正向傳播，并通過梯度反向傳播更新風況預測模型的參數； 待反向傳播完成后，輸出完成訓練的風況預測模型，并基于測試集對完成訓練的風況預測模型進行評估，基于評估結果輸出完成訓練的風況預測模型； 所述構建風況預測模型訓練過程中的適應度函數，所述適應度函數具體計算公式如下： 其中，為輸入層和隱含層的連接權值，、均為常數，為隱含層的閾值，為特征矩陣。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人華能新能源股份有限公司山西分公司，其通訊地址為：030032 山西省太原市小店區南中環街200號國際大都會中心廣場4幢B單元19層1903、1904號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。