-
公开(公告)号：CN118407879B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410774211.4
申请日：2024-06-17
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供一种基于模型预测控制与流场降阶的风电场尾流恢复优化方法，属于风电场尾流控制技术领域，包括如下步骤：以加快尾流恢复过程为目的，在固定坐标系下引入基于正弦变化的低频独立变桨信号；构建流场降阶模型，预测不同幅值的独立变桨信号对尾流演化和功率输出的影响；基于流场降阶模型的预测结果，并以发电量最大和控制指令最小为原则构建目标函数，对风电场中各台风机的独立变桨信号进行在线优化。本发明通过周期性独立变桨来加快尾流恢复速度，无需增加扰流机构，提升了尾流控制潜力，降低了工程应用成本；通过IODMD方法构建风电场流场降阶模型，实现风电场流场信息和功率输出的快速预测，提高求解速度，保证风电场能效提升。
-
公开(公告)号：CN117967499B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410391204.6
申请日：2024-04-02
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明涉及风力发电技术领域，具体提供一种风电场分群尾流优化方法及系统，包括：根据风机之间的气动耦合水平将整个风电场划分为多个子系统；将尾流优化构建为马尔科夫决策过程，并分别为每个子系统构建深度确定性策略梯度网络；对深度确定性策略梯度网络进行离线预训练，获取各子系统的最佳风机偏航角控制策略；基于最佳风机偏航角控制策略对相应子系统的风机偏航角进行在线调整。本发明不依赖风电场的机理模型，可以避免由于机理模型精度较低、建模存在误差导致的优化效果差等问题。
-
公开(公告)号：CN118407879A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410774211.4
申请日：2024-06-17
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供一种基于模型预测控制与流场降阶的风电场尾流恢复优化方法，属于风电场尾流控制技术领域，包括如下步骤：以加快尾流恢复过程为目的，在固定坐标系下引入基于正弦变化的低频独立变桨信号；构建流场降阶模型，预测不同幅值的独立变桨信号对尾流演化和功率输出的影响；基于流场降阶模型的预测结果，并以发电量最大和控制指令最小为原则构建目标函数，对风电场中各台风机的独立变桨信号进行在线优化。本发明通过周期性独立变桨来加快尾流恢复速度，无需增加扰流机构，提升了尾流控制潜力，降低了工程应用成本；通过IODMD方法构建风电场流场降阶模型，实现风电场流场信息和功率输出的快速预测，提高求解速度，保证风电场能效提升。
-
公开(公告)号：CN117967499A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410391204.6
申请日：2024-04-02
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明涉及风力发电技术领域，具体提供一种风电场分群尾流优化方法及系统，包括：根据风机之间的气动耦合水平将整个风电场划分为多个子系统；将尾流优化构建为马尔科夫决策过程，并分别为每个子系统构建深度确定性策略梯度网络；对深度确定性策略梯度网络进行离线预训练，获取各子系统的最佳风机偏航角控制策略；基于最佳风机偏航角控制策略对相应子系统的风机偏航角进行在线调整。本发明不依赖风电场的机理模型，可以避免由于机理模型精度较低、建模存在误差导致的优化效果差等问题。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.019 seconds)
