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龙图腾网获悉深圳慧能智达科技有限公司;大唐栖霞风力发电有限责任公司申请的专利一种基于实时数据自适应调控的风场动态优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120062042B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510551885.2，技术领域涉及：F03D7/04；该发明授权一种基于实时数据自适应调控的风场动态优化方法及系统是由陈丙文;丁宇;孙策设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于实时数据自适应调控的风场动态优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于实时数据自适应调控的风场动态优化方法及系统，涉及风场优化技术领域，方法包括：获取风场环境数据和风电机组状态数据，映射到状态空间模型，在同一时间步长内对齐；构建风场动态优化目标，计算不确定性度、动态重要度和目标协同贡献率，构建模糊层次分析矩阵，求解得到风场动态优化目标的权重，构建动态优化目标函数；构建风场约束，对动态优化目标函数进行求解，生成最优控制参数集，输入安全屏障函数进行验证，通过验证后，进行风场动态优化。通过构建风场动态优化目标，实现全场范围内的功率协调优化，减少尾流损害；引入安全屏障函数及容错控制机制，提高风电场的整体优化效率和可靠性。

本发明授权一种基于实时数据自适应调控的风场动态优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于实时数据自适应调控的风场动态优化方法，其特征在于，包括： 获取风场环境数据和风电机组状态数据，将数据映射到状态空间模型，在同一时间步长内对齐；风场环境数据包括风速、风向、风剪切指数、湍流强度、尾流风速和尾流扩散系数；风电机组状态数据包括风机功率输出、转速、叶尖速比、桨距角、偏航角、轴承载荷和传动链扭矩； 构建风场动态优化目标，基于风场动态优化目标计算不确定性度、动态重要度和目标协同贡献率，根据目标协同贡献率构建模糊层次分析矩阵，求解得到风场动态优化目标的权重，根据风场动态优化目标和权重构建动态优化目标函数；风场动态优化目标包括最大化风机功率、最小化疲劳载荷和尾流干扰；将最大化风机功率转化为最小化负风机功率，最大化风机功率的计算逻辑为：，为风机个数，为风机功率映射函数，，为空气密度，为风机扫掠面积，为功率系数，为叶尖速比，为桨距角，为风速；最小化疲劳载荷的计算逻辑为： ，为疲劳载荷映射函数，，和为经验参数，为风机加速度，为传动链扭矩波动；最小化尾流干扰的计算逻辑为：，为尾流效应映射函数，，为诱导因子，为尾流扩散系数，为风机间距，为风机直径； 不确定性度的计算逻辑为：，为第个目标函数的不确定性度，为数据组数，为概率密度，，为第个目标函数在第组数据的值；动态重要度的计算逻辑为：，为第个目标函数的动态重要度；目标协同贡献率的计算逻辑为：，为第个和第个目标函数的目标协同贡献率，和为第个和第个目标函数的值，和为预设阈值； 根据目标协同贡献率构建模糊层次分析矩阵，，根据模糊层次分析矩阵，求解其最大特征值对应的特征向量：，为模糊层次分析矩阵的最大特征值，为最终的目标权重向量，，、和为目标函数的权重，进行归一化，构建动态优化目标函数：，为动态优化目标函数； 构建风场约束，在满足风场约束条件下对动态优化目标函数进行求解，生成最优控制参数集； 将最优控制参数集输入安全屏障函数进行验证，通过验证后，执行最优控制参数集，进行风场动态优化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳慧能智达科技有限公司;大唐栖霞风力发电有限责任公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市龙华区观湖街道鹭湖社区观乐路5号多彩科创园B座1316-17；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。