公开(公告)号：CN119740456A

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202411601423.9

申请日：2024-11-11

Applicant: 河南科技大学

Inventor： 朱军龙 ,  姜海深 ,  吴庆涛 ,  张明川 ,  王琳 ,  郑瑞娟 ,  冯嘉美 ,  高慧敏 ,  马亚楠 ,  赵海霞 ,  韩贝贝

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/006 ,  H02J3/38 ,  G06F113/04 ,  G06F113/06

Abstract: 本发明公开一种基于贝叶斯优化的分布式风电场控制系统的扩展优化方法，属于风力电场智能控制领域，该方法在分布式框架中，通过贝叶斯优化对各个风电涡旋机的黑盒目标函数进行建模，利用基于先验知识的采集函数，对所有风电涡旋机进行数据点采集，不同风电涡旋机之间通过强连接网络进行信息交互、协作优化，然后不断更新代理模型，调整优化策略，得到每个风电涡旋机各自目标函数的最优解，进而确定风电涡旋机最佳参数组合。通过实验表明，该方法能够更快的拟合黑盒目标函数，降低贝叶斯优化评估代价，提升风电场的发电效率，实现对风能的高效利用。