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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利一种基于数字孪生的风电场多目标协同优化调度方法及装置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：CN118971195B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202411051458.X，技术领域涉及：H02J3/46；该发明授权一种基于数字孪生的风电场多目标协同优化调度方法及装置是由胡阳;邵茂峰;张冲;房方;刘吉臻设计研发完成，并于2024-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的风电场多目标协同优化调度方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于数字孪生的风电场多目标协同优化调度方法及装置，其中，根据风电场的风向数据划分出风电场的主导风向，并在主导风向下根据尾流特性对风电场内的风电机组进行分群得到若干风电机组群；根据风电场的风速数据生成风电场的若干风电场景；对生成的若干风电场景进行场景缩减得到风电场的典型场景；对于各典型场景，基于强化学习算法确定出可使该典型场景下风电场数字孪生模型的输出功率和机组载荷满足目标函数的预调度指令；将预调度指令作为实时优化调度的初始值，利用分布式预测控制算法对控制参数进行优化；在该典型场景下，基于优化后的控制参数控制各风电机组运行。采用上述方法，以提高风电场的发电效率和发电功率。

本发明授权一种基于数字孪生的风电场多目标协同优化调度方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的风电场多目标协同优化调度方法，其特征在于，所述方法包括： 根据风电场的风向数据划分出所述风电场的主导风向，并在所述主导风向下根据尾流特性对所述风电场内的风电机组进行分群得到若干风电机组群，实现对关联风电机组控制策略的统一优化； 根据所述风电场的风速数据生成所述风电场的若干风电场景；对生成的若干风电场景进行场景缩减得到所述风电场的典型场景； 对于各典型场景，基于强化学习算法确定出可使该典型场景下风电场数字孪生模型的输出功率和机组载荷满足目标函数的预调度指令，其中，所述预调度指令为偏航调度指令； 将所述预调度指令作为实时优化调度的初始值，利用分布式预测控制算法对控制参数进行优化； 在该典型场景下，基于优化后的控制参数控制各风电机组运行； 所述根据风电场的风向数据划分出所述风电场的主导风向，并在所述主导风向下根据尾流特性对所述风电场内的风电机组进行分群得到若干风电机组群，包括： 采用基于层次聚类的方法，从所述风向数据中划分所述主导风向； 在所述主导风向下，结合风电场的具体排布，将风电机组视为有向图的节点，上游机组对下游机组的尾流影响视为有向图的边； 基于建立的有向图，采用社区发现算法描述所述风电场的社区结构。

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