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龙图腾网获悉华北电力大学;南方电网科学研究院有限责任公司申请的专利风电场多目标偏航尾流优化方法、电子设备及存储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：CN120777144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510860674.7，技术领域涉及：F03D7/04；该发明授权风电场多目标偏航尾流优化方法、电子设备及存储介质是由葛铭纬;彭望轩;胡坤;朱益华;罗超;汤雨葭设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本风电场多目标偏航尾流优化方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及风力发电技术领域，具体提供一种风电场多目标偏航尾流优化方法、电子设备及存储介质，旨在解决现有偏航控制策略考虑全场发电量而未考虑机组疲劳损伤可能导致风电机组的寿命显著缩短的技术问题。为此目的，本申请的风电场多目标偏航尾流优化方法包括：获取目标风电场的机组信息、入流条件信息和疲劳损伤代理模型；基于机组信息建立初始种群；从初始种群出发，利用遗传算法进行目标迭代以最大化第一优化目标和最小化第二优化目标；当第一优化目标和第二优化目标均收敛时，获得多目标优化的帕累托前沿；基于帕累托前沿获取目标风电场的最优偏航角组合。通过将机组疲劳损伤纳入控制优化目标，在提升总发电量的同时有效抑制机组疲劳损伤。

本发明授权风电场多目标偏航尾流优化方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种风电场多目标偏航尾流优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标风电场的机组信息、入流条件信息和疲劳损伤代理模型； 基于所述机组信息建立初始种群，其中所述初始种群包含多个个体，每个个体是所述目标风电场内所有机组的偏航角组合； 从所述初始种群出发，利用遗传算法进行目标迭代以最大化第一优化目标和最小化第二优化目标，其中所述第一优化目标为每个个体对应风电场的总输出功率，所述第二优化目标为每个个体对应风电场疲劳损伤，所述总输出功率和所述风电场疲劳损伤分别基于所述入流条件信息和所述目标风电场的疲劳损伤代理模型确定； 通过下述步骤构建所述疲劳损伤代理模型： 获取目标风电场的机组载荷仿真数据集； 搭建全连接神经网络模型； 基于所述机组载荷仿真数据集对所述全连接神经网络模型进行训练，获得所述疲劳损伤代理模型； 通过下述步骤确定第二优化目标，包括： 基于所述初始种群确定新优化种群； 基于所述新优化种群中各风电机组的偏航角以及入流条件信息，计算风电场中各风电机组的局部入流风速、入流湍流强度和运行工况参数； 基于所述局部入流风速、入流湍流强度和运行工况参数，利用所述疲劳损伤代理模型计算所述风电机组疲劳损伤； 基于所述风电机组的疲劳损伤确定所述风电场的疲劳损伤； 当所述第一优化目标和所述第二优化目标均收敛时，获得多目标优化的帕累托前沿； 基于所述帕累托前沿获取所述目标风电场的最优偏航角组合。

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;南方电网科学研究院有限责任公司，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”。

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