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申请/专利权人：重庆大学;贾康强
摘要：本发明公开了基于云边协同的风电场调度优化方法，主要涉及风电技术领域;包括步骤:S1、全场尾流模型建立；S2、控制系统模型更新；S3、算法优化求解；本发明首先以风电场输出功率最大化和疲劳损伤均衡为优化目标，建立考虑偏航工况的全场尾流模型、疲劳损伤评估模型，然后利用MRAN‑RBF神经网络建立实时更新的机组控制系统模型，设计尾流模型更新机制，对机组执行能力进行评估，并将评估结果用于风电场调度优化过程，提出了场级调度优化问题，利用人工电场算法求解最优偏航角和推力系数。
主权项：1.基于云边协同的风电场调度优化方法，其特征在于，包括步骤：S1、全场尾流模型建立；S2、控制系统模型更新；S3、算法优化求解。所述步骤S1中以风电场输出功率最大化和疲劳损伤均衡为优化目标，设计单台风电机的尾流模型，然后建立多台机之间的尾流叠加模型，最后进行全场尾流模型的设计。所述步骤S2中基于步骤S1中建立的风电场模型，基于云边协同引入控制系统模型更新机制，并建立尾流模型更新机制与机组执行能力的疲劳损伤评估模型。所述步骤S3中基于步骤S2中的控制系统模型更新，建立场级调度优化问题，利用人工电场算法求解最优偏航角和推力系数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 贾康强 基于云边协同的风电场调度优化方法
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