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龙图腾网恭喜华北电力大学申请的专利风电场机位的多目标排布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：CN114444784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-17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：202210015874.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权风电场机位的多目标排布优化方法及系统是由葛铭纬;曹立超;李宝良设计研发完成，并于2022-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本风电场机位的多目标排布优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及风电场微观选址技术领域，具体提供一种风电场机位的多目标排布优化方法及系统，旨在解决现有风电场排布优化过程中，优化目标单一并且未能充分考虑风况等条件对于优化过程的影响的问题。为此目的，本发明应用遗传算法，以控制第一优化目标的目标值最小且第二优化目标的目标值最大作为优化目标，对风电场中风电机组的排布方案进行多目标优化，获取多目标优化的Pareto前沿解，以确定风电场的排布优化方案。通过上述配置方式，本发明在进行风电场的排布方案的优化过程中，综合考虑风电场总输出功率和风电机组前的流向湍流度，在确保风电场总输出功率的前提下，降低了风电机组前的流向湍流度，延长了风电场的运行寿命，提升了全生命周期的发电量。

本发明授权风电场机位的多目标排布优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种风电场机位的多目标排布优化方法，其特征在于，所述方法包括：根据预设的风电场的区域和所述风电场中确定的风电机组的数量，建立遗传算法的初始化种群，其中，所述初始化种群中包含多个个体，每个个体分别是一种风电场中风电机组的排布方案；以控制第一优化目标的目标值最小且第二优化目标的目标值最大作为优化目标，基于遗传算法并根据所述初始化种群，对所述风电场中风电机组的排布方案进行多目标优化；当所述第一优化目标和所述第二优化目标同时达到收敛后，得到所述多目标优化的Pareto前沿解，所述Pareto前沿解包括每台风电机组在所述风电场的区域内的位置；根据所述Pareto前沿解确定所述风电场的排布优化方案；其中，所述第一优化目标为计算每个个体对应的所述排布方案下所述风电场内所有风电机组前的综合流向湍流度中所述综合流向湍流度的最大值；所述第二优化目标为计算每个个体对应的所述排布方案下所述风电场的总输出功率；所述方法还包括根据以下步骤计算每个个体对应的所述排布方案下所述风电场内所有风电机组前的综合流向湍流度中所述综合流向湍流度的最大值：针对所述风电场中的每个风电机组，根据风电场任意位置处的上游风电机组产生的附加流向湍流度，并按照下式所述的方法，获得所述风电场任意位置处的流向湍流度： 其中，为风向角为时，风电场中位置处的流向湍流度；为风电场中位置处的第m台上游风电机组在处产生的附加流向湍流度；为所述风电场中当前风电机组位置上游机组的数量；根据当前风电机组所在位置以及所述风电场任意位置处的流向湍流度，并按照下式所述的方法，获得当前风电机组的轮毂前多个点位的流向湍流度，并获取多个点位的流向湍流度的最大值，作为所述风电机组i前的流向湍流度：其中，为风向角为时，（）点位的流向湍流度；为当前风电机组的轮毂前方的大气湍流度；根据预设的风资源数据和不同风向下每个风电机组前的流向湍流度，并按照下式所述的方法，获得所述个体中的所有风电机组前的综合流向湍流度：其中，为所述个体中风电机组i前的综合流向湍流度；为风向角为时的风频；为所述风向角的数量；根据所述个体中的所有风电机组前的综合流向湍流度，获取所有风电机组前的综合流向湍流度中所述综合流向湍流度的最大值。

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