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龙图腾网获悉贵州理工学院申请的专利一种有效风速软测量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：CN116561711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202310538077.3，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种有效风速软测量方法是由雷邦军;吕兴玉;卢槐设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种有效风速软测量方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种有效风速软测量方法，包括风力机SCADA数据采集模块、基于改进的灰狼优化IGWO算法的离线优化计算模块、基于核极限学习机KELM算法的有效风速软测量建模模块等，风力机SCADA数据采集模块的信号输出端依次通过SCADA数据的预处理与归一化模块、基于改进的灰狼优化IGWO算法的离线优化计算模块、基于核极限学习机KELM算法的有效风速软测量建模模块、基于IGWO算法的有效风速软测量模型参数优化模块、有效风速软测量模型性能评价模块，最后输出风速的有效值。本发明建立了有效风速软测量模型，该模型不需要通过风洞实验或虚拟仿真来获取有效风速软测量建模所需数据，只需要风力机在风场实际运行的SCADA数据，具有成本低、预测精度高、易于实现的特点。

本发明授权一种有效风速软测量方法在权利要求书中公布了：1.一种有效风速软测量方法，其特征在于：风力机SCADA数据采集模块的信号输出端依次通过SCADA数据的预处理与归一化模块、基于改进的灰狼优化IGWO算法的离线优化计算模块、基于核极限学习机KELM算法的有效风速软测量建模模块、基于IGWO算法的有效风速软测量模型参数优化模块、有效风速软测量模型性能评价模块，最后输出风速的有效值；以及， 风力机SCADA数据采集模块采集风力发电机输出功率、发电机转速、桨距角和风速的数据； 所述SCADA数据的预处理与归一化模块对风力机SCADA数据采集模块中采集到的SCADA数据进行预处理，去除异常数据； 所述基于改进的灰狼优化IGWO算法的离线优化计算模块应用IGWO算法求解所建立的多目标优化模型，获取风力机发电机输出功率、桨距角和发电机转速的最优预测值，具体构成如下： a.构建全风速下以风力机输出功率、桨距角、发电机转速为优化目标的多目标优化模型： 式中，是多目标函数，是一个等式向量约束函数，是一个不等式向量约束函数； 其中，多目标函数为： 式中，是全风速下发电机实际输出功率跟踪期望预测值的目标函数，是发电机转速和桨距角的控制变化量最小化目标函数,是决策变量；、和分别是k时刻实际输出功率、发电机转子角速度和俯仰角；、和分别是发电机输出功率、发电机转子角速度和桨距角在k+1时刻的期望预测值；、和是权重系数；n是优化进程，、分别是风力发电机的额定输出功率和理论设计输出功率； b.改进的灰狼优化IGWO算法： b.1.改进的非线性收敛因子 式中，、和n是调节参数，t是当前迭代次数，是最大迭代次数； b.2.改进的自适应位置更新方程： 其中， ， ， 式中，是三角形的内切圆的圆心，、和是权重系数；是灰狼个体的历史最佳位置向量，是在第t次迭代中灰狼种群中具有最差适应度的灰狼个体位置向量，和是区间[0,1]中的两个随机数，是灰狼个体的学习因子，是反向搜索因子，是三角形的最大边长，是三角形的最小边长； 和定义如下： ； 所述基于核极限学习机KELM算法的有效风速软测量建模模块根据基于改进的灰狼优化IGWO算法的离线优化计算模块提供的预测数据，建立有效风速软测量模型； 所述基于IGWO算法的有效风速软测量模型参数优化模块应用IGWO算法对有效风速软测量模型进行参数优化； 所述有效风速软测量模型性能评价模块对经过参数优化的有效风速软测量模型的性能进行评价，为最大风能跟踪MPPT控制提供实时参考输入。

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