大唐滑县风力发电有限责任公司;大唐可再生能源试验研究院有限公司张曌获国家专利权
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龙图腾网获悉大唐滑县风力发电有限责任公司;大唐可再生能源试验研究院有限公司申请的专利基于图神经网络的快速风电场功率优化方法和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：CN120030895B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510119624.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于图神经网络的快速风电场功率优化方法和系统是由张曌;刘秀明;阎钊;陈松威;韩路路;师晓飞;王常青;刘洋广;郭强设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于图神经网络的快速风电场功率优化方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于图神经网络的快速风电场功率优化方法和系统。本发明方法包括以下步骤：步骤a、构建图神经网络模型，步骤b、快速功率计算，步骤c、结合遗传算法优化偏航角度，步骤d、优化风机的功率输出，步骤e、实时数据更新与模型适应性；本发明系统包括数据输入模块1、图神经网络模型2、遗传算法优化模块3、控制系统4和反馈模块5。本发明应用于风电技术领域。
本发明授权基于图神经网络的快速风电场功率优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的快速风电场功率优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤a、构建图神经网络模型：采用图神经网络来建模风电场中风机间的关系，其中，节点表示风机及其状态，边表示风机间的相互作用，在图神经网络模型中输入风机的坐标、风速、风向及偏航角度的历史数据，通过输入历史数据对图神经网络模型进行训练，得到关于风电场功率的图神经网络模型； 步骤b、快速功率计算：获取各个风机的坐标、风速、风向和偏航角度的实时数据并输入到所述图神经网络模型，所述图神经网络模型捕捉风机间的动态影响，输出各风机的功率预测值； 步骤c、结合遗传算法优化偏航角度：利用遗传算法在固定坐标和风速的条件下，通过多次迭代，将图神经网络模型输出的功率预测值作为遗传算法的适应度函数，通过选择、交叉、变异的操作，求解在固定风速和风向条件下的最佳偏航角度； 步骤d、优化风机的功率输出：根据遗传算法得到的最佳偏航角度，调整对应风机的偏航角度，通过风机的电控系统实现风机的精确控制，达到最佳运行状态； 步骤e、实时数据更新与模型适应性：将实时测得的信息反馈至图神经网络模型，促进在线学习与模型更新，保持模型的适应性。
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