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公开(公告)号：CN115809594A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211474980.X
申请日：2022-11-23
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/18 , G06N3/006 , G06F16/22 , G06F113/06 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于代理模型辅助的浮式风电场功率优化方法及系统，属于计算技术领域，具体包括：得到目标函数；利用拉丁超立方采样方法初始化种群中每个粒子的位置；构造全局代理模型以及构造局部代理模型；基于局部代理模型及其确定的子空间，以PI填充准则作为代理模型目标函数，更新种群粒子的决策值；基于全局代理模型，对算法生成的种群粒子的目标函数值进行预测，并更新种群粒子的标记值；由种群粒子的标记值与决策值更新粒子的速度与位置；计算种群中标记值为1的粒子的真实目标函数值，去除重复采样点；输出优化问题的最优解。通过本公开的方案，提高了浮式风电场输出功率优化的计算效率和精准度。
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公开(公告)号：CN112836729A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110069891.6
申请日：2021-01-19
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种图像分类模型的构建方法，包括：建立密集型神经网络，其中，密集型神经网络包含若干个密集块和过渡层，并且所有密集块通过所述过渡层以密集连接方式相连；使用有限图像数据集，对密集型神经网络进行训练，形成图像分类模型，以利用图像分类模型完成图像分类任务。本发明提高了图像特征的重复使用率，解决了神经网络在小样本数据集上的过拟合问题，提高了深度学习的精度。
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公开(公告)号：CN110401232B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910699390.9
申请日：2019-07-31
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种分布式混合微电网的改进型优化控制方法，该改进型优化控制方法针对带有储能单元和其它可调度的DG单元的交直流混合微电网，进行针对性的改进型的建模和区别控制，针对性的建立了具备内惩函数以及高阶模型的问题描述，并分交直流情况分别对储能单元和可调度的DG单元进行区别控制，从而提高了混合微电网的协调一致性和能量平衡及稳定性，同时降低了控制复杂度，且大大减少了整个系统内各个单元之间的通信量。
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公开(公告)号：CN111666716A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010505709.2
申请日：2020-06-05
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种大型风电机组叶轮面等效风速预测方法，包括：步骤1，通过激光雷达测量风电机组前方虚拟叶轮面各个高度的风速；步骤2，根据测量的虚拟叶轮面各个高度的风速数据计算虚拟叶轮面等效风速；步骤3，利用风电机组模型与传感器测量数据获取实际叶轮面等效风速；步骤4，将计算出的虚拟叶轮面等效风速经过时移模型后输入到BP神经网络。本发明所提供的大型风电机组叶轮面等效风速预测方法，采用激光雷达测风，精确性高，消除了因测风滞后引起的功率损失，可以准确预测叶轮面等效风速，从而更有效地服务于风电机组先进预测控制策略的设计，为大型风电机组先进预测控制提供可靠的输入。
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公开(公告)号：CN110552850A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910857729.3
申请日：2019-09-09
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于风速提前测量的风电机组有功调节方法，步骤1，根据风力发电机组运行有功调节优化目标建立成本函数；步骤2，利用提前测量风速与风力发电机组模型建立风力发电机组状态预测方程；步骤3，利用预测状态值，求解成本函数得到最优给定桨距角的序列与给定转矩的序列；步骤4，将所述风力发电机组最优给定桨距角的序列与给定转矩的序列的第一个元素作为控制器的输出。本发明在高速风况下在满足有功功率输出等于目标功率的同时还能减少变桨机构动作并减轻变桨系统疲劳载荷；在低速风况下实现以最大功率跟踪运行。每个预测步长下，仅采用桨距角序列或转矩序列其中之一作为候选有限控制集，极大减轻控制器运算量和增强工程应用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108869175B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201810622608.6
申请日：2018-06-15
Applicant: 中南大学
IPC: F03D7/04
Abstract: 本发明公开了一种基于多步预测的模型预测控制MPC的偏航控制方法，包括：选择控制周期和预测长度m；获取预测风向信息；基于穷举搜索方法获取m步偏航预测模型对应的可行解序列；利用所述预测风向信息和所述可行解序列求解所述m步偏航预测模型；对每个可行解序列求取对应的性能，选择性能最好的作为控制输出。本发明提供一种基于多步预测的MPC偏航控制方法，求解过程简单，在基于MPC的偏航控制系统中能够通用，且能充分利用基于MPC的偏航控制系统的潜在性能。
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公开(公告)号：CN108979957A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810779831.1
申请日：2018-07-16
Applicant: 中南大学
IPC: F03D7/00
CPC classification number: F03D7/00
Abstract: 本发明公开了一种获取变速风力发电机组最大风能的非线性预测控制方法，包括：引入动态区域来约束发电机转矩的允许范围；确定候选发电机转矩的有限控制集；搜索最优发电机转矩序列；将最优发电机转矩序列的第一个元素作为控制器输出。本发明在变速风力发电机组非线性预测模型的基础上，直接搜索最优发电机转矩序列，使所提出的控制器充分利用较长的预测范围，该方法在最大风能获取方面具有较高的效率和优越的性能。
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公开(公告)号：CN108547735A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810345155.7
申请日：2018-04-17
Applicant: 中南大学
CPC classification number: Y02E10/723 , Y02P70/523 , F03D7/00 , G06F17/5009
Abstract: 本发明公开了风电场有功输出和机组疲劳的综合优化控制方法，通过对有功调节模式下的风电机组部件进行DEL数据建模，并基于该DEL数据模型进行复杂地形的风电场优化控制；其中，控制策略采用基于风况特征预测的有功优化智能分配与有功辅助调节相结合的复合控制策略；因此本发明一方面，通过风电场有功调节和机组疲劳的综合优化控制方法，有效降低风力发电设备的生产制造和维护成本，解决了以风力发电设备为主体的新能源发电分散式并网消纳问题；另一方面，该风电场有功调节和机组疲劳的综合优化控制方法适用于尾流效应较小的复杂地形的风电场。
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公开(公告)号：CN118499189A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410567759.1
申请日：2024-05-09
Applicant: 中南大学
IPC: F03D9/25 , F03D13/25 , G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F113/06 , G06F113/16
Abstract: 本发明公开了基于电流汇聚器的浮式风电场集电系统新型拓扑结构及其优化方法，结构包括电流汇聚器、海上变电站、动态电缆和海底接头；方法包括步骤一，系统成本分析；步骤二，模型目标函数构建；步骤三，函数约束条件；步骤四，优化变量编码；步骤五，初始化种群；步骤六，OBL‑APSO算法求解；本发明在深海浮式风电场中引入一种新型电流汇聚器，通过减少动态电缆的使用来解决现有技术在针对漂浮式海上风电场集电系统中动态电缆的使用造成的成本增加无法有效优化的问题；同时，本发明建立集成该电流汇聚器装置的集电系统全生命周期成本模型，并基于智能优化算法提出一般性求解方案，从而大大降低漂浮式海上风电场集电系统的成本。
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公开(公告)号：CN113294297B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202110654989.8
申请日：2021-06-11
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种风电机组非线性模型预测转矩控制的变权重调节方法，包括：建立风电机组的数学模型，确定非线性模型预测转矩控制的控制目标；设计包含能量捕获和转矩波动两个控制目标的非线性模型预测转矩控制成本函数；以风速的加权平均值和均方根平均值为输入、权重系数为输出建立模糊调节器，并通过多目标灰狼优化算法优化模糊调节器隶属度函数的线形，以实时更新目标函数。本发明提高了风电机组的能量捕获效率，减小了转矩波动，缓解了风速的瞬时性与风电机组大惯性造成的响应延时之间的矛盾，实现了能量捕获和转矩波动的协调优化。
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