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龙图腾网获悉大唐新能源富宁有限公司申请的专利一种风电机组风速风向获取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：CN119778196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510000186.9，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权一种风电机组风速风向获取方法是由兰春明;李石晶;徐建国;梁静蕾;张海燕;杨艳周;仁建新设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风电机组风速风向获取方法在说明书摘要公布了：本申请涉及风力发电领域，公开了一种风电机组风速风向获取方法，包括以下步骤：1通过传感器实时获取风电机组运行区域的风速和风向数据；2基于湍流模型，剔除高频扰动；3基于风切变模型修正风速和风向数据，补偿风速梯度；4构建风场优化模型，利用全局优化方法动态优化风速和风向数据；5基于多尺度分解融合宏观趋势和局部细节，生成最终风速和风向数据；6输出高精度修正的风速和风向数据。通过引入湍流修正和风切变模型，针对风电机组运行区域内的复杂风场特性，消除了湍流扰动和高度差异引起的主要测量误差。这种分层修正的方法有效降低了风速和风向数据的随机性和偏差，使输出的数据在多种风场环境中都具备较高的可靠性和精准性。

本发明授权一种风电机组风速风向获取方法在权利要求书中公布了：1.一种风电机组风速风向获取方法，其特征在于，包括以下步骤： 1通过传感器实时获取风电机组运行区域的风速和风向数据； 2基于湍流模型对采集的风速和风向数据进行修正，剔除湍流引起的高频扰动； 3基于风切变模型对风速和风向数据进行修正，以补偿由于高度差异造成的风速梯度； 4构建风场优化模型，结合全局优化方法对风速和风向数据进行动态优化； 5基于多尺度分解方法对风速和风向数据进行宏观趋势和局部细节的融合，生成最终修正的风速和风向数据； 6输出修正后的高精度风速和风向数据； 所述步骤2中，湍流修正包括以下过程：构建湍流的动力学模型，通过描述湍流能量传递和耗散的特性，估算湍流对风速和风向数据的随机扰动；利用湍流闭合模型，计算湍流扰动分量并剔除这些扰动，修正风速和风向数据； 所述湍流动力学模型采用雷诺平均方法对湍流扰动进行分析，所述湍流闭合模型通过计算湍流动能生成与耗散的关系，剔除湍流对风速和风向数据的影响； 所述步骤3中，风切变模型用于描述不同高度风速的梯度变化，所述风切变模型根据风电机组周围区域的风速差异动态调整风速修正因子，以补偿高度差异造成的风速偏差； 所述步骤4中，构建风场优化模型的目标包括以下内容：数据拟合约束，确保风场数据与测量数据的一致性；平滑性约束，确保风场数据的全局连续性；湍流能量约束，限制湍流扰动对风速和风向数据的影响； 所述步骤4中，风场优化模型通过全局优化方法求解，得到的修正风速和风向数据满足数据拟合约束和平滑性约束的优化结果，并结合边界条件进行动态调整； 所述步骤5中，多尺度分解与融合通过动态调整宏观趋势分量与局部细节分量的融合系数进行迭代计算，其中： 宏观趋势分量用于描述风场的整体分布特性；局部细节分量用于捕捉湍流和风切变的动态变化特性； 所述融合过程通过动态更新融合系数的方式对多尺度分解结果进行调整，完成风场分布的多尺度重构； 所述宏观趋势分量的融合系数根据风场优化模型中全局风速风向的空间分布平滑性约束计算得到，所述局部细节分量的融合系数根据风场优化模型中湍流扰动和风切变特性的敏感性约束计算得到，通过迭代计算完成多尺度分解结果的动态调整。

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