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龍圖騰網獲悉河北工業大學申請的專利一種風力發電系統PID參數整定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：CN115296334B 。

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：202210920634.3，技術領域涉及：H02J3/38；該發明授權一種風力發電系統PID參數整定方法是由李文華;王佳聰設計研發完成，并于2022-08-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種風力發電系統PID參數整定方法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系統PID參數整定方法，通過采集隨機風速模型的風速數據和發電機實際轉速數據，計算發電機最佳轉速與發電機實際轉速的誤差，并將計算得到的誤差作為分數階PID控制器的輸入信號，利用差分進化算法對分數階PID控制器的參數進行尋優。本發明采用差分進化算法，收斂速度快、搜索精度高，提高了參數整定速度和準確度，具有更好的魯棒性，且該方法的整定過程中對電機參數依賴小，通用性強，可廣泛用于工程實踐。

本發明授權一種風力發電系統PID參數整定方法在權利要求書中公布了：1.一種風力發電系統PID參數整定方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟S10，搭建隨機風速模型及包含有分數階PID控制器的永磁同步發電仿真模型； 步驟S20，實時采集隨機風速模型的風速數據，根據t時刻風速vt、計算得到t時刻發電機最佳轉速ωoptt； 步驟S30，實時采集發電機實際轉速數據，計算發電機最佳轉速ωoptt與t時刻采集的發電機實際轉速ωt的誤差et， et＝ωoptt-ωt； 步驟S40，將誤差et作為分數階PID控制器的輸入信號，利用差分進化算法對分數階PID控制器的參數進行尋優，所述分數階PID控制器的控制方程為： ut＝Kpet+KiD-∝et+KdDμet 其中，ut為分數階PID控制器的輸出信號，用于控制發電機轉速；∝,μ為分數階控制的階次，∝,μ∈[0,1.5]；Kp為比例調節系數；Ki為積分調節系數；Kd為微分調節系數；算子D-∝表示分數階Grünwald-Letnikov型積分算子；Dμ表示分數階Grünwald-Letnikov型微分算子， 步驟S40中對分數階PID控制器尋優的參數包括∝,μ,Kp,Ki,Kd 所述步驟S40具體包括：步驟S41，生成初始種群，設定待優化參數維度M，設定種群大小NP，種群中的每個個體表示為M維向量 其中，i＝0,1,…,NP-1； g表示當前種群迭代數，令g＝0，隨機生成初始種群； 步驟S42，設定最大種群迭代數gmax，設定比較常數θ，確定優化目標函數，優化目標函數如下， 其中，f為適應度值， 若第g代種群個體對應的適應度值小于θ，或者g＝gmax，則輸出結束； 否則，執行步驟S43； 步驟S43，進行變異操作，設定變異算子F，生成變異向量 其中，i＝0,1,…,NP-1；g表示當前種群迭代數；表示第g代種群的第i個變異個體；r0,r1,r2∈{0,1,…,NP-1}，且r0,r1,r2互不相同； 步驟S44，進行重組操作，得到新的臨時種群，設定交叉因子CR，生成試驗向量 其中，i＝0,1,…,NP-1；g表示當前種群迭代數；表示第g代種群的第i個試驗個體； 步驟S45，進行選擇操作，通過優化目標函數計算原種群個體和臨時種群個體的適應度值，保留適應度值優的個體，得到的個體進入下一代種群，選擇過程如下， 其中，i＝0,1,…,NP-1；g表示當前種群迭代數；表示第g+1代種群的第i個選擇個體；表示個體的適應度值；表示個體的適應度值； 步驟S46，令g自加一，轉到步驟S42。

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河北工業大學，其通訊地址為：300400 天津市北辰區雙口鎮西平道5340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”。