重庆大学魏善碧获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于合作分布式模型预测控制的风电场控制方法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：CN115270471B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202210908860.X，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于合作分布式模型预测控制的风电场控制方法是由魏善碧;戚俊;陈行;朱思宁;钟豪;王昱设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于合作分布式模型预测控制的风电场控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于合作分布式模型预测控制的风电场控制方法，主要涉及风电技术领域；包括步骤：建立合作分布式模型预测控制系统模型；利用协同迭代优化算法寻找最优解；本发明基于协同优化迭代算法进行分布式优化，使整个风电场状态逼近帕累托最优，最终得出系统约束下的最优解，实现提升风电场输出功率、降低风电机组推力负载的目标。
本发明授权一种基于合作分布式模型预测控制的风电场控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于合作分布式模型预测控制的风电场控制方法，其特征在于，包括步骤： S1、建立合作分布式模型预测控制系统模型； S2、利用协同迭代优化算法寻找最优解； 步骤S1包括： S11、将每台风电机组视为一个子系统，建立子系统预测模型； 所述子系统预测模型为： 其中，u,v为风电场的状态量，γi为风电机组子系统i的控制输入； γ-i＝γ1,…,γi-1,γi+1,…,γNT表示来自其他风电机组的耦合控制输入； S12、确定优化目标函数； 所述目标函数为： J＝λ1Pref-P+λ2F； 其中，λ1,λ2为权重参数，Pref为风电场参考功率，P为风电场的功率输出，F为风电机组的推力负载； 风电场的优化原理为通过优化风电机组子系统的控制输入对目标函数寻优，对目标函数应用模型预测控制可得： 其中，u0,v0是风电场当前的状态；表示上一次迭代耦合输入序列； S13、对子系统控制输入执行并行优化，通过合作策略形成候选的风电场控制输入序列； 候选的风电场控制输入序列为： γk+1|k＝[γ1k+1|k,…,γik+M|k]T。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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