广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心杨璧瑜获国家专利权
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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心申请的专利风电场尾流控制优化方法、装置、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：CN115657467B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211093308.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权风电场尾流控制优化方法、装置、设备及存储介质是由杨璧瑜;杨银国;向丽玲;林英明;骆晓明;苏瑞文;朱誉;伍双喜;谭力强设计研发完成，并于2022-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本风电场尾流控制优化方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种风电场尾流控制优化方法、装置、设备及存储介质，通过利用预设仿真引擎，对风电场数据进行仿真，得到仿真数据集，并基于所述仿真数据集，对预设卷积神经网络进行训练，直至所述预设卷积神经网络达到预设收敛条件，得到单风机的尾流分布模型，以建立数字孪生系统，降低仿真成本和提高仿真效率；再利用所述尾流分布模型，根据实时风电场数据，对风电场群进行控制决策，生成优化控制策略，以及基于所述优化控制策略，对所述风电场群进行尾流控制，以利用数字孪生系统根据尾流分布情况进行风机参数调整，使得发电效率得到提升。
本发明授权风电场尾流控制优化方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种风电场尾流控制优化方法，其特征在于，包括： 利用预设仿真引擎，对风电场数据进行仿真，得到仿真数据集； 基于所述仿真数据集，对预设卷积神经网络进行训练，直至所述预设卷积神经网络达到预设收敛条件，得到单风机的尾流分布模型；其中，基于所述预设卷积神经网络中训练的编码器和解码器，确定所述仿真数据集的特征函数；将所述特征函数映射到隐藏向量空间，在预设控制参数的影响下，生成线性演化特征；将所述线性演化特征结合所述仿真数据集中的风电场数据，训练特征嵌入器；将所述特征嵌入器映射到所述编码器所需求的线性向量空间中，生成所述尾流分布模型； 利用所述尾流分布模型，根据实时风电场数据，对风电场群进行控制决策，生成优化控制策略； 基于所述优化控制策略，对所述风电场群进行尾流控制。
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