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龍圖騰網獲悉華能樂亭風力發電有限公司申請的專利一種風力發電機組的協調控制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：CN120109889B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510163179.0，技術領域涉及：H02J3/38；該發明授權一種風力發電機組的協調控制系統是由田亮;孔凡景;王洪興;劉鵬;李騰;祝超朋;勵鵬;時連虎設計研發完成，并于2025-02-14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協調控制系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種風力發電機組的協調控制系統，涉及風力發電控制技術領域，包括，采集模塊，負責從各個子系統中收集風力發電機組數據；自適應算法模塊，負責通過機器學習模型構建風電負荷預測模型，基于歷史數據和實時數據進行負荷預測，得到預測結果；儲能管理模塊，用于計算儲能系統的充放電速率，在風電負荷波動超出允許范圍時，進行電能的吸收或釋放；耦合模塊，收集并分析實時氣象數據，將氣象預測結果與風電負荷預測模型相結合，通過分析氣象數據，預測未來的風速和風向變化；應急調控模塊，當系統檢測到風電負荷波動超出預測范圍時，會觸發應急調控機制；協調模塊，負責各個模塊之間的數據傳輸、控制命令的下達及反饋信息的匯總。

本發明授權一種風力發電機組的協調控制系統在權利要求書中公布了：1.一種風力發電機組的協調控制系統，其特征在于：包括，采集模塊、自適應算法模塊、儲能管理模塊、耦合模塊、應急調控模塊和協調模塊， 所述采集模塊，負責從各個子系統中收集風力發電機組的電氣數據、氣象數據和儲能系統狀態，與其他所有模塊都有連接，負責提供實時的風電負荷、氣象數據和儲能系統狀態； 所述自適應算法模塊，負責通過機器學習模型構建風電負荷預測模型，基于歷史數據和實時數據進行負荷預測，根據預測結果，動態調整風電機組的運行參數； 所述儲能管理模塊，用于計算儲能系統的充放電速率，在風電負荷波動超出允許范圍時，進行電能的吸收或釋放； 所述耦合模塊，收集并分析實時氣象數據，將氣象預測結果與風電負荷預測模型相結合，通過分析氣象數據，預測未來的風速和風向變化； 所述應急調控模塊，當系統檢測到風電負荷波動超出預測范圍時，觸發應急調控機制，優先使用超導儲能系統進行快速響應； 所述協調模塊，負責各個模塊之間的數據傳輸、控制命令的下達及反饋信息的匯總； 所述從各個子系統中收集風力發電機組的電氣數據、氣象數據和儲能系統狀態，具體為， 部署風力發電機組傳感器，監測發電功率、轉速和槳葉角度； 部署氣象監測傳感器，監測風速； 部署儲能監測傳感器，監測儲能狀態的充放電速率； 各傳感器通過無線傳輸將采集到的發電功率、轉速、槳葉角度、風速和儲能狀態的充放電速率實時傳送至邊緣計算設備； 對收集的數據進行濾波處理和去除噪聲的預處理； 所述通過機器學習模型構建風電負荷預測模型，基于歷史數據和實時數據進行負荷預測，具體步驟為， 選擇長短期記憶神經網絡LSTM作為風電負荷預測模型； 對風電負荷進行預測，將經過預處理后的數據結合歷史風電負荷數據輸入風電負荷預測模型，表達式為： fvit,θit,Eit＝a1vit3+a2θit+a3Eit+a4vitθit+a5vitEit； gphistt,Pit＝b1phistt+b2Pit+b3phisttPit； 其中，Lt+Δt表示預測的未來時刻t+Δt的風電負荷值，t表示當前時間點，Δt表示時間間隔，i為索引變量，N表示風力發電機組的數量，vit表示第i臺風電機組在時間t的風速，θit表示第i臺風電機組在時間t的槳葉角度，Eit表示第i臺風電機組在時間t的轉速，a1、a2和a3分別表示風速、槳葉角度和轉速的線性系數，a4表示風速與槳葉角度之間的交互作用的系數，a5表示風速與轉速之間的交互作用的系數，b1表示歷史功率對未來負荷預測的線性權重，b2表示當前發電功率對未來負荷預測的線性權重，b3表示歷史發電功率和當前發電功率之間的交互作用的系數，phistt表示歷史發電功率，Pit表示第i臺風電機組在時間t的發電功率，f表示非線性函數，g表示時序相關性。

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樂亭風力發電有限公司，其通訊地址為：063600 河北省唐山市樂亭縣姜各莊鎮；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”。