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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：CN114818511B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210541940.6
申请日：2022-05-18
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F30/18 , G06N3/006 , G06N3/0985 , G06F113/06 , G06F113/08 , G06F119/06 , G06F119/14
Abstract: 本公开实施例中提供了一种半潜漂浮式风电场动态布局优化方法、系统及设备，属于计算技术领域，具体包括：建立风电场尾流计算模型；建立漂浮式风电场动态模型；根据海洋捕食者算法建立目标风电场对应的初始Elite矩阵和初始Prey矩阵；使用漂浮式风电场动态模型进行迭代计算；施加收敛判据；更新初始Prey矩阵；根据适应值和新Prey矩阵，分阶段迭代更新Prey矩阵；应用边界限制并判断迭代过程中的适应值是否满足收敛条件，若是，则输出更新后的Elite矩阵的第一行作为优化后的控制量，若否，则返回步骤4。通过本公开的方案，在风电场风况变化时求得最优稳定位置各风机的最优轴向感应因子、最优偏航角，提高了风电场整体输出功率。
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公开(公告)号：CN113294297A
公开(公告)日：2021-08-24
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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公开(公告)号：CN114021346B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202111301987.7
申请日：2021-11-04
Applicant: 中南大学 , 华北电力大学 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F113/06
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于尾流有向图的风电场分布式运行优化方法，属于新能源与自动化技术交叉领域，具体包括：得到目标风电场的初始尾流分布；计算每个风机的有效风速；构建目标风电场对应的有向网络图；通过预设的聚类方法对有向网络图进行分簇，得到多个子集；根据目标风电场的状态类型对每个子集进行二段优化调整操作，得到新的子集及其对应的最优控制变量；将全部最优控制变量和有效风速代入分布式优化函数，得到输出功率量。通过本公开的方案，基于有向图和谱聚类，根据风电场优化动作特点，构建以智能分簇为基础的分布式运行优化机制，得到最优控制变量，通过控制输出实现风电场功率最大化，提高了风电场优化的效率和性能。
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公开(公告)号：CN114818511A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210541940.6
申请日：2022-05-18
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F30/18 , G06N3/00 , G06N3/02 , G06F113/06 , G06F113/08 , G06F119/06 , G06F119/14
Abstract: 本公开实施例中提供了一种半潜漂浮式风电场动态布局优化方法、系统及设备，属于计算技术领域，具体包括：建立风电场尾流计算模型；建立漂浮式风电场动态模型；根据海洋捕食者算法建立目标风电场对应的初始Elite矩阵和初始Prey矩阵；使用漂浮式风电场动态模型进行迭代计算；施加收敛判据；更新初始Prey矩阵；根据适应值和新Prey矩阵，分阶段迭代更新Prey矩阵；应用边界限制并判断迭代过程中的适应值是否满足收敛条件，若是，则输出更新后的Elite矩阵的第一行作为优化后的控制量，若否，则返回步骤4。通过本公开的方案，在风电场风况变化时求得最优稳定位置各风机的最优轴向感应因子、最优偏航角，提高了风电场整体输出功率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114021346A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111301987.7
申请日：2021-11-04
Applicant: 中南大学 , 华北电力大学 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F113/06
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于尾流有向图的风电场分布式运行优化方法，属于新能源与自动化技术交叉领域，具体包括：得到目标风电场的初始尾流分布；计算每个风机的有效风速；构建目标风电场对应的有向网络图；通过预设的聚类方法对有向网络图进行分簇，得到多个子集；根据目标风电场的状态类型对每个子集进行二段优化调整操作，得到新的子集及其对应的最优控制变量；将全部最优控制变量和有效风速代入分布式优化函数，得到输出功率量。通过本公开的方案，基于有向图和谱聚类，根据风电场优化动作特点，构建以智能分簇为基础的分布式运行优化机制，得到最优控制变量，通过控制输出实现风电场功率最大化，提高了风电场优化的效率和性能。
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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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公开(公告)号：CN113323821B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202110653490.5
申请日：2021-06-11
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种风力机模型预测偏航控制参数调节方法，包括：步骤1，设置风力机偏航系统为采用模型预测控制的偏航模式；步骤2，确定模型预测控制的偏航误差，根据偏航误差建立偏航误差m步预测模型；步骤3，确定模型预测控制的控制目标，对控制目标进行归一化处理；步骤4，根据归一化处理后的控制目标确定模型预测控制的目标函数；步骤5，设计权重系数评估器，采用模糊规则隶属函数关联优化策略和自适应网格多目标粒子群方法优化其参数。本发明可以动态地根据风向信息调整模型预测控制目标函数的权重系数，使风力机可以以较低的偏航率来更准确地跟踪风向变化，在降低偏航率的同时降低了风力机的功率捕获损失。
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公开(公告)号：CN113323821A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110653490.5
申请日：2021-06-11
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种风力机模型预测偏航控制参数调节方法，包括：步骤1，设置风力机偏航系统为采用模型预测控制的偏航模式；步骤2，确定模型预测控制的偏航误差，根据偏航误差建立偏航误差m步预测模型；步骤3，确定模型预测控制的控制目标，对控制目标进行归一化处理；步骤4，根据归一化处理后的控制目标确定模型预测控制的目标函数；步骤5，设计权重系数评估器，采用模糊规则隶属函数关联优化策略和自适应网格多目标粒子群方法优化其参数。本发明可以动态地根据风向信息调整模型预测控制目标函数的权重系数，使风力机可以以较低的偏航率来更准确地跟踪风向变化，在降低偏航率的同时降低了风力机的功率捕获损失。
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