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龙图腾网获悉浙江运达风电股份有限公司;浙江大学申请的专利一种基于微分进化的参数模型拟合风机功率曲线的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：CN114065618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202111313404.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于微分进化的参数模型拟合风机功率曲线的方法是由孙勇;陈棋;傅凌焜;王琳;杨秦敏;陈积明;孟文超;方静宜设计研发完成，并于2021-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于微分进化的参数模型拟合风机功率曲线的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于微分进化的参数模型拟合风机功率曲线的方法。该方法针对风机数据采集与监视系统采集的数据，基于风速信息进行数据清洗；建立五参数logistic模型对清洗后的功率曲线数据集进行拟合，logistic参数模型与标准风机功率曲线具有高度相似的特征，保证了曲线拟合的准确性；使用自适应控制参数变化的微分进化算法对五参数logistic模型的参数进行辨识，保证拟合曲线平滑性的同时提升了拟合速度，最终得到拟合风机功率曲线的五参数logistic模型。本发明方法是基于数据的参数建模方法，数据清洗步骤完备，选取的参数模型兼顾了实际运行数据特征与标准风机功率曲线特征，具有一定的理论价值与实际工程意义。

本发明授权一种基于微分进化的参数模型拟合风机功率曲线的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于微分进化的参数模型拟合风机功率曲线的方法，其特征在于，包括以下步骤： 1根据待评估风机的数据采集与监视系统采集的相应需求周期中的总计n条风机运行数据信息，将运行数据信息中的风速{vi}、有功功率{Pi}和桨距角{βi}信息组成需预处理的功率曲线信息数据集，记为其中i＝1,2,3,…,n； 2根据风电机组运行过程中不同风速条件下对应的有功功率和桨距角的正常值范围对步骤1中的信息数据集进行原始数据集的清洗，剔除明显的异常点后得到剩余不符合异常点特征的nnorm条运行数据，并记作风机标准运行数据集其中i＝1,2,3,…,nnorm； 3将步骤2中清洗后的风机标准运行数据集中的风速以及有功功率进行五参数logistic模型的建立，风机的功率曲线模型记作P5logisticv,θ，其中风速为功率曲线模型的自变量，有功功率为功率曲线模型的因变量，θ为五参数logistic模型的五个参数的集合A,B,C,D,G，其中A表示风机的最低功率，B表示风机最大限度捕获风能的效率，C表示风机的最大发电功率的中值，D表示风机的最大功率，G表示功率曲线的对称性；风机功率曲线模型P5logisticv,θ具体描述如下： 4对步骤3中的五参数logistic模型的五个参数集合θ＝A,B,C,D,G的初值θ0进行设置，结合五参数logistic模型的各参数含义与风机功率曲线的物理意义设置参数集合初值，其中： A的初值设置为风机标准运行数据集中有功功率的最小值； B的初值设置为风机标准运行数据集中欧氏距离最大的两个数据点间的连线斜率； C的初值设置为风机标准运行数据集中有功功率最大值和最小值的均值； D的初值设置为风机标准运行数据集中有功功率的最大值； G的初值设置为1，代表初始功率曲线是对称的； 5根据步骤4的五参数logistic模型的五个参数集合θ的初值θ0，使用微分进化方法对步骤3中的风机功率曲线模型P5logisticv,θ中的五个参数A,B,C,D,G进行参数辨识，记风机标准运行数据集中的每一个数据点为一个个体，整体为一个种群，将每个个体对应的五个参数集合作为染色体向量，通过随机抽取三个原始染色体向量进行差分计算得到供体向量，采用二项式交叉算子进行交叉操作，生成试验向量，选择两个原始染色体向量和试验向量中最接近最佳染色体向量的染色体向量作为新一代种群的个体，重复迭代直到设定的次数上限后即可获得最优的五个参数集合θbest＝Abest,Bbest,Cbest,Dbest,Gbest； 6根据步骤5中得到的最优的五个参数集合得到最优的风机功率曲线模型

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