Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
商城订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励

投诉建议

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 积分商城 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 广东工业大学吴勇获国家专利权

广东工业大学吴勇获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于尾流约束随机重构的海上风电场布局优化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:CN120749740B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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:202511266951.8,技术领域涉及:H02J3/00;该发明授权一种基于尾流约束随机重构的海上风电场布局优化方法是由吴勇;李庆;曾诚;阮晓聪;邵长城;张成科;陈平华设计研发完成,并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于尾流约束随机重构的海上风电场布局优化方法在说明书摘要公布了:本发明提出一种基于尾流约束随机重构的海上风电场布局优化方法,针对现有技术中尾流效应与电气故障控制分离、故障重构忽略气动干扰的问题,本发明先建立尾流感知的初始布局模型,通过非线性空间优化最大化风能捕获效率;再构建故障与风速的概率场景,量化电缆随机故障对尾流传播的影响。具体而言,本发明设计动态重构优化层,将气动功率约束和尾流序列嵌入电气拓扑决策,具备故障状态下的气动与电气调控能力;再通过渐进式求解实现投资规划与重构优化,并引入尾流可行性切割机制提高鲁棒性;该发明有效解决了传统布局设计的局限性,同时提升了发电效率并降低尾流损失,同时缩短故障恢复周期,为海上风电场布局优化提供高精度的方案。

本发明授权一种基于尾流约束随机重构的海上风电场布局优化方法在权利要求书中公布了:1.一种基于尾流约束随机重构的海上风电场布局优化方法,其特征在于包含以下步骤: S1:建立风机空间坐标集合与风资源参数的映射关系;构建非线性布局优化模型,以最大化尾流干扰下的年发电量为目标,同时满足动态间距约束与海域边界限制,具体来说,首先定义风机位置决策变量为二维笛卡尔坐标集合该集合完整描述所有风机在规划海域内的空间分布: 其中,N表示风电场中风机总数量,每个坐标对xi,yi唯一标识第i台风机的中心位置,横坐标xi和纵坐标yi均为正实数,确保风机位于实际物理空间,在位置坐标定义基础上,结合风资源时空特性与风机气动参数,风资源参数矩阵W通过三维参数矩阵表征: W=[wd,s]D×S wd,s=vd,fs,ρs 其中,vd表示风向扇区d的平均风速,单位为ms,fs为风速区间s的年出现频率,单位为%,wd,s为风资源参数,该矩阵包括D个风向扇区和S个风速区间,ρs是对应工况的空气密度,单位为kgm3,功率曲线Piv描述输出功率随风速v的变化规律,推力系数CT,jv量化风机对气流的扰动强度,两者均为风速的分段可微函数; 优化目标是最大化尾流干扰下的年发电量,由于上游风机尾流会衰减下游风机的有效风速,单台风机i在特定风向d和风速v下的实际功率输出需计算累积尾流效应 其中,表示在风向d下位于风机i上游的机组集合,Piv表示功率曲线,尾流衰减因子ηj→i通过改进的Jensen尾流模型计算: 其中,R表示风机转子半径,单位为m,δji表示风机j与i在风向投影的纵向距离,单位为m,CT,jv表示推力系数,dji表示两风机间欧氏距离,单位为m,h表示尾流衰减经验常数,年发电量目标函数最终整合所有风向与风速工况: 其中,Top表示年标准运行小时数,S表示风速区间个数,vd表示风向扇区d的平均风速,空间约束包含动态间距约束和海域边界约束两类,动态间距约束防止风机间气动干涉,任意两台风机满足最小安全距离,动态间距约束通过欧氏距离公式,确保风机i和j的间距不小于安全系数γ与转子直径Drotor的乘积: 其中,Drotor=2R,γ为3倍转子直径以规避湍流干涉风险,海域边界约束确保所有风机位于规划海域内,由地理数据确定的矩形边界框实现: xi∈[Xmin,Xmax] yi∈[Ymin,Ymax] 其中,Xmin,Xmax,Ymin,Ymax表示边界坐标,由海域勘测数据确定,构建的非线性优化模型整合目标与约束: xi∈[Xmin,Xmax],yi∈[Ymin,Ymax] 其中,表示二维笛卡尔坐标集合,Top表示年标准运行小时数,N表示风电场中风机总数量,模型通过序列二次规划算法求解,输出最优风机坐标集合 S2:量化电缆故障率与风速波动的联合概率分布;基于尾流传导动力学模型,计算故障引发的风速扰动场空间梯度,表征电气故障向气动干扰的链式传递效应; S3:动态重构优化层,同时优化发电损失与拓扑变更代价;将气动功率限幅约束与尾流安全序列嵌入电气决策,输出最优电缆拓扑; S4:构建主问题与子问题的双层框架,主问题决策电缆投资规划,子问题求解故障场景实时策略;引入尾流可行性切割机制,当风速扰动超阈值时触发布局重优化; S5:定义风机空间位置与尾流传播时序的关联矩阵;构建基于安全序列的0-1整数约束组,重优化过程规避高湍流强度区域的风机连续停机风险。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人广东工业大学,其通讯地址为:510062 广东省广州市东风东路729号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。