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龙图腾网获悉湖南财政经济学院申请的专利基于GRU等效风速预测的非线性模型预测控制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：CN116661301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310378931.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于GRU等效风速预测的非线性模型预测控制方法是由邓小飞;张尔得;周季潇;陈世军;曹成根设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GRU等效风速预测的非线性模型预测控制方法在说明书摘要公布了：本发明提出了基于GRU等效风速预测的非线性模型预测控制方法，首先建立实现风机最大风能捕获、降低出力波动性和传动系统疲劳损伤等多个控制目标的目标函数，即提出非线性模型预测控制方法；然后，采用GRU方法超前预测叶轮面等效风速，并将此风速信息作为非线性模型预测控制的控制输入；最后，由于传统的数值求解方法并不适合用来解非线性优化问题，故采用基于迭代优化算法和高效搜索求解器的高效搜索算法求解此非线性最优解。该非线性模型预测控制方法捕获的风能比经典的最优转矩控制方法多，且在波动性抑制方面效果较好，同时还能延长机组部件的使用寿命。该方法鲁棒性强、控制效果好，为改善最大功率点跟踪性能提供了一种新的思路和方法。

本发明授权基于GRU等效风速预测的非线性模型预测控制方法在权利要求书中公布了：1.基于GRU等效风速预测的非线性模型预测控制方法，其特征在于，具体步骤如下： S1，非线性模型预测控制NMPC方法目标函数的建立； S1中所述的NMPC方法目标函数的建立，具体过程如下： 风力发电机在低于额定风速段的控制目标是最大程度地捕获风能，将这个控制目标表述为一个目标函数，即： maxOF1＝maxEEmax1 式中，表示风力发电机在时间T内捕获的风能，而Emax表示功率系数取Cpmax时风力发电机在时间T内捕获的最大风能，其中，ρ表示空气密度，R表示叶轮半径，叶尖速比λ＝ωrRυe，ωr表示叶轮转速，υe表示叶轮面等效风速，功率系数Cpλ,β是关于叶尖速比λ和桨距角β的非线性函数，在最大风能捕获区，并不考虑对桨距角的控制，将桨距角度固定在最优值0°，Cpλ只与叶尖速比λ有关，Cpλ曲线拟合函数的表达式表示如下： 其中，C0～C4是拟合参数，C0＝-1.621，C1＝0.6582，C2＝-0.07541，C3＝0.003813，C4＝-7.539e-5，由式2可知，当叶尖速比达到最优值λopt时，功率系数达到最大值Cpmax； 考虑在较长时间内尽可能提取更多的风能，而不是在任何时刻提取最大的风能，将长周期T划分成n个短周期，E被重新表达成 式中，Δt表示划分的短周期长度，Cpkk＝1,2,…,n和υekk＝1,2,…,n分别表示功率系数和预测的等效风速在短周期Δt内的平均值； 将叶尖速比λ＝ωrRυe代入式2中，将Cpλ曲线拟合函数的表达式改成 根据式3和4，式1重新表述成 式中，ωrkk＝1,2,…,n表示叶轮转速在短周期Δt内的平均值； 叶轮转速须满足硬件限制条件，其值的允许范围可表示为 除主要目标外，还有第二个目标，即令发电机电气转矩波动最小，将最小化发电机电气转矩波动这个控制目标表述为一个目标函数，表达式如下 式中，发电机电气转矩率ΔTg＝Tgk-Tgk–1表示转矩控制执行器的动作，发电机电气转矩率必须满足硬件限制，其值的允许范围表示为ΔTg∈[ΔTgmin,ΔTgmax]8其中，ΔTgmin和ΔTgmax分别是发电机的最小转矩率和最大转矩率，同时，发电机电气转矩值的允许范围满足 这里，Tgmin是发电机最小转矩，Tgrated是发电机额定转矩； 考虑风电机组传动系统的疲劳损伤，考虑减少塔弯矩的波动，即令塔弯矩的波动最小，这个控制目标表述为一个目标函数，表达式如下 式中，弯矩Mt＝hFa，h是常数，Fa是叶片的推力，ΔMt＝Mtk-Mtk–1表示弯矩率，其值的允许范围表示为ΔMt∈[0,ΔMtmax]11其中，ΔMtmax是塔架最大弯矩率； 将上述三个目标归一化，然后再使用加权因子将三个控制目标组合起来，这三个控制目标表述为在某些约束下的优化问题，设计最终的目标函数和约束条件为 S2，采用GRU方法超前预测叶轮面等效风速，提供NMPC的控制输入； S3，采用高效搜索算法求解非线性多目标优化问题。

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