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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于粒子群优化算法的风电场尾流优化方法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：CN119940225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510413052.X，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种基于粒子群优化算法的风电场尾流优化方法是由赵浩然;于振宇;江艺宝;娄载庚;赵长旺;刘银桥;渠悦意设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于粒子群优化算法的风电场尾流优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于粒子群优化算法的风电场尾流优化方法，属于风电场尾流优化技术领域，所述方法包括：获取风场内风机的布局分布数据、风场内风向数据以及风速数据；基于风场内风机的布局分布数据、风场内风向数据以及风速数据计算风场内单台风机的尾流风速；根据风场内单台风机的尾流风速，对整个风电场的尾流效应建模，得到风电场尾流模型；基于风电场尾流模型，得到风电场总的有功优化模型；通过改进的粒子群算法对风电场总的有功优化模型进行优化，得到优化后的风电场的总发电量。通过改进的粒子群算法对风电场总的有功优化模型进行优化，最大化风电场的输出功率。

本发明授权一种基于粒子群优化算法的风电场尾流优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于粒子群优化算法的风电场尾流优化方法，其特征在于，所述风电场尾流优化方法包括如下具体步骤： S1：获取风场内风机的布局分布数据、风场内风向数据以及风速数据； S2：基于风场内风机的布局分布数据、风场内风向数据以及风速数据计算风场内单台风机的尾流风速； S3：根据风场内单台风机的尾流风速，对整个风电场的尾流效应建模，得到风电场尾流模型； S4：基于风电场尾流模型，得到风电场总的有功优化模型； S5：通过改进的粒子群算法对风电场总的有功优化模型进行优化，得到优化后的风电场的总发电量； 通过改进的粒子群算法对风电场总的有功优化模型进行优化，包括如下具体步骤： S51：将风机状态量作为粒子位置并随机初始化，生成有限个粒子种群； S52：计算所有粒子的适应度，并从中选取吸引子； S53：更新粒子速度，计算各粒子新位置，并计算各粒子的最优适应度； S54：判断最优适应度是否满足终止条件，若满足，则执行步骤S55，若不满足，则执行S56； S55：输出结果； S56：返回继续执行步骤S53-步骤S54； S4中，基于风电场尾流模型，得到风电场总的有功优化模型，包括如下具体步骤： 计算风电场内第台风机的功率，其表达式为： 式中，为风电场内第台风机的功率；为空气密度，为第台风机的风能利用系数； 基于风电场内第台风机的功率，计算风电场的总输出功率，其表达式为： 式中，为风电场的总输出功率；为风电场内风机的数量； 最后，风电场总的有功优化模型表示为： 式中，为轴向诱导因子；表示风电场内第台风机的功率，代表风电场总的有功优化模型中风电场的总输出功率的最大值。

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