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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利双馈感应风力发电机的高电压穿越优化控制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：CN120090287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510563094.1，技术领域涉及：H02J3/38；该发明授权双馈感应风力发电机的高电压穿越优化控制方法及系统是由许惠君;陈世明;管俊杰;张正;黄鑫设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本双馈感应风力发电机的高电压穿越优化控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种双馈感应风力发电机的高电压穿越优化控制方法及系统，涉及双馈感应风力发电机领域，方法包括分别获取转子侧变流器的数学模型与电网侧变流器的数学模型，根据转子侧变流器的数学模型与电网侧变流器的数学模型构建高电压穿越优化控制的目标函数；获取改进后的生长优化算法，根据改进后的生长优化算法求解目标函数以获得最佳控制参数，根据最佳控制参数优化双馈感应风力发电机的高电压穿越。本申请通过对双馈感应风力发电机的高电压穿越控制参数进行优化，使得对于DFIG的高电压穿越的控制器参数和其他变量的确定有着更好的效果。

本发明授权双馈感应风力发电机的高电压穿越优化控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种双馈感应风力发电机的高电压穿越优化控制方法，其特征在于，双馈感应风力发电机包括转子侧变流器与电网侧变流器，所述方法包括： 分别获取转子侧变流器的数学模型与电网侧变流器的数学模型，根据所述转子侧变流器的数学模型与所述电网侧变流器的数学模型构建高电压穿越优化控制的目标函数； 获取改进后的生长优化算法，根据所述改进后的生长优化算法求解所述目标函数以获得最佳控制参数，根据所述最佳控制参数优化双馈感应风力发电机的高电压穿越； 其中，改进后的生长优化算法包括改进生长优化算法的学习阶段，改进后的表达式为： 其中： 式中，Gap1表示最优个体与较优个体之间的差距；Gap2表示最优个体与较差个体之间的差距；Gap3表示较优个体与较差个体之间的差距；Gap4表示随机两个不同于个体X的个体之间的差距；Xbest、Xbetter、Xworse、Xr1、Xr2分别是由个体X样本选择的最优个体、较优个体、较差个体和两个随机个体；KAk表示知识的获取；SFi表示第i个体对自身状态的评估；fXi为i个体的目标函数值；fXworst为总体中最差个体的目标函数值；fXbest为总体中最差个体优目标函数值；‖Gapk‖为第k组差距的欧几里得距离；LFk为归一化结果；为第t+1次迭代中第i个解的位置；为第t次迭代中第i个解的位置；η表示0到1之间的随机数；i表示第i个个体；t表示当前迭代次数； 目标函数的表达式为： ； 其中，； 式中，f表示目标函数；Te表示电磁转矩；表示电磁转矩的参考值；Ir表示转子电流；表示转子电流的参考值；Udc表示直流侧电压；表示直流侧电压的参考值；Kpi和Kii分别表示定子侧的控制参数和转子侧的控制参数；R表示电阻。

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