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！

龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利考虑周围风电场影响的风电场排布优化方法、设备及介质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：CN120105887B 。

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：202510171915.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权考虑周围风电场影响的风电场排布优化方法、设备及介质是由葛铭纬;高思博;朱敬山;李新涛设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑周围风电场影响的风电场排布优化方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及风力发电技术领域，具体提供一种考虑周围风电场影响的风电场排布优化方法、设备及介质，旨在解决风电场微观选址的问题。本发明方法包括：基于目标风电场的区域范围和风电机组参数信息建立遗传算法的初始种群，基于周围风电场的风电机组参数信息、风资源分布信息和风电机组尾流模型确定周围风电场所产生的尾流速度亏损，基于尾流速度亏损确定目标风电场内的风电机组的轮毂前方风速，进而确定初始种群中个体所对应的风电场总发电功率，本发明提供的方案考虑了不同入流风速不同风向下周围风电场带来的场间尾流影响范围，以目标风电场总发电功率最大为优化目标，利用遗传算法获得合理布局的风电机组排布方案，进而提升风电场总发电量。

本发明授权考虑周围风电场影响的风电场排布优化方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种考虑周围风电场影响的风电场排布优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标风电场及其周围风电场的区域范围、风电机组参数信息和风资源分布信息； 基于所述目标风电场的区域范围和风电机组参数信息建立遗传算法的初始种群，其中，所述初始种群中包含多个个体，每个个体是一种风电场机组排布方案； 基于所述周围风电场的风电机组参数信息、风资源分布信息和预设的风电机组尾流模型确定所述周围风电场所产生的尾流速度亏损，基于所述尾流速度亏损确定所述目标风电场内的风电机组的轮毂前方风速； 基于所述风电机组的轮毂前方风速确定所述初始种群中个体所对应的风电场总发电功率，以所述风电场总发电功率最大为优化目标，利用遗传算法对风电场机组排布方案进行优化以得到所述目标风电场的风电机组排布方案； 所述基于所述尾流速度亏损确定所述目标风电场内的风电机组的轮毂前方风速，包括： 基于上游风电机组在当前风电机组上的尾流速度亏损叠加计算当前风电机组风轮上多个点位处的入流速度亏损； 基于所述当前风电机组风轮上多个点位处的入流速度亏损，在取平均值后根据下式确定当前风电机组的轮毂前方风速： 其中，Ui为预设风况下当前第i台风电机组的轮毂前方风速；U∞为环境来流风速；ΔUix,y,z为当前第i台机组风轮上多个点位处的入流速度亏损； 所述基于所述风电机组的轮毂前方风速和所述目标风电场内风电机组的风能效率曲线确定所述初始种群中个体所对应的风电场总发电功率，包括： 基于所述风电机组的轮毂前方风速和风能效率曲线确定当前风电机组在预设风况下的输出功率，其中所述风能效率曲线为风速与风电机组功率之间的对应关系； 基于当前风电机组的输出功率，根据下式确定风电场总发电功率： 其中，Ptotal为风电场总发电功率，Wjk表示风速为uj、风向为θk的风况；Pi为机组i在风况Wjk下的输出功率；fWjk为风况Wjk出现的频率；Nθ为风向数量；Nu为单个风向下所取风速段的数量；N为风电场中风电机组数量。

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华北电力大学，其通讯地址为：102206 北京市昌平区北农路2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。