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龙图腾网获悉华电新能源集团股份有限公司福清分公司申请的专利基于风速风向动态变化的风电机组控制寻优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：CN120211992B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510491952.6，技术领域涉及：F03D7/02；该发明授权基于风速风向动态变化的风电机组控制寻优方法是由郑小春;钱政华;丘建培;余健祺设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于风速风向动态变化的风电机组控制寻优方法在说明书摘要公布了：本发明涉及风电机组控制技术领域，公开了一种基于风速风向动态变化的风电机组控制寻优方法。该方法接收目标风场实时风速时序数据及三维风向矢量场数据，利用时空卷积神经网络构建风场动态解析模型，生成风场能量密度分布矩阵及湍流强度概率图。基于此构建多目标自适应寻优模型，生成机组控制参数指令集，并依据预设的机组载荷‑发电效率平衡方程优化协同调节系数，通过贝叶斯优化框架迭代更新，输出最优控制动作序列至风电机组主控系统。本发明能精准感知风场变化，有效平衡机组载荷与发电效率，实现多机组协同控制，提高风能捕获效率，提升风电机组运行的稳定性和经济效益。

本发明授权基于风速风向动态变化的风电机组控制寻优方法在权利要求书中公布了：1.一种基于风速风向动态变化的风电机组控制寻优方法，其特征在于，包括： 接收目标风场的实时风速时序数据及三维风向矢量场数据，所述三维风向矢量场数据包括激光雷达测风点云及大气边界层湍流谱； 基于时空卷积神经网络构建风场动态解析模型，对实时数据进行多尺度特征提取与融合，生成风场能量密度分布矩阵； 根据所述能量密度分布矩阵，构建多目标自适应寻优模型，生成机组控制参数指令集，所述指令集包括偏航角度调整序列与叶片桨距角优化策略； 基于预设的机组载荷-发电效率平衡方程，模拟未来预设时间窗口内机组运行状态的动态博弈关系，并优化所述控制参数指令集中的协同调节系数； 通过贝叶斯优化框架迭代更新所述协同调节系数，输出最优控制动作序列至风电机组主控系统； 所述风场动态解析模型的构建步骤包括：采集多气象条件下的历史风场数据集，构建包含风速脉动特征、风向切变梯度及机组响应延迟时间的多维训练样本； 通过预构建的深度概率图模型对所述多维训练样本进行隐变量推断，提取风场主导模态与随机扰动因子的独立表征； 结合纳维-斯托克斯方程简化形式，构建风场演化过程的偏微分约束条件； 将所述偏微分约束条件嵌入时空卷积神经网络的残差模块，生成支持在线更新的所述风场动态解析模型； 所述多目标自适应寻优模型包括：根据所述能量密度分布矩阵的时空变化率，动态划分风能捕获优先级区域； 基于机组机械疲劳累积指数与电网调度需求曲线，计算控制策略的收益-风险权衡评分； 将所述权衡评分与优先级区域通过Sigmoid函数进行非线性加权，生成机组特异性控制阈值； 根据所述阈值触发多级调节模式的切换条件。

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