[发明专利]基于模型和数据驱动的风电场发电功率优化方法有效
| 申请号： | 202110392475.X | 申请日： | 2021-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN113051774B | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 耿华;许志伟 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京庚致知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11807 | 代理人： | 李伟波;李晓辉 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种基于模型和数据驱动的风电场发电功率优化方法，包括：通过利用可获得风电场的发电功率模型和实时的发电数据，提出了一种模型指导的学习方法。提出的方法可以快速提升风电场的功率输出，确保实施的控制动作满足所有风机的控制约束，并有能力发现风电场功率优化问题的最优解。为了处理时变风况，基于模型指导的学习方法，提供了一种分层的风电场发电功率优化方案。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 模型 数据 驱动 电场 发电 功率 优化 方法 | ||
【主权项】：
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