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龙图腾网获悉华能乐亭风力发电有限公司申请的专利一种风力发电机组的协调控制系统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：CN120109889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510163179.0，技术领域涉及：H02J3/38；该发明授权一种风力发电机组的协调控制系统是由田亮;孔凡景;王洪兴;刘鹏;李腾;祝超朋;励鹏;时连虎设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风力发电机组的协调控制系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种风力发电机组的协调控制系统，涉及风力发电控制技术领域，包括，采集模块，负责从各个子系统中收集风力发电机组数据；自适应算法模块，负责通过机器学习模型构建风电负荷预测模型，基于历史数据和实时数据进行负荷预测，得到预测结果；储能管理模块，用于计算储能系统的充放电速率，在风电负荷波动超出允许范围时，进行电能的吸收或释放；耦合模块，收集并分析实时气象数据，将气象预测结果与风电负荷预测模型相结合，通过分析气象数据，预测未来的风速和风向变化；应急调控模块，当系统检测到风电负荷波动超出预测范围时，会触发应急调控机制；协调模块，负责各个模块之间的数据传输、控制命令的下达及反馈信息的汇总。

本发明授权一种风力发电机组的协调控制系统在权利要求书中公布了：1.一种风力发电机组的协调控制系统，其特征在于：包括，采集模块、自适应算法模块、储能管理模块、耦合模块、应急调控模块和协调模块， 所述采集模块，负责从各个子系统中收集风力发电机组的电气数据、气象数据和储能系统状态，与其他所有模块都有连接，负责提供实时的风电负荷、气象数据和储能系统状态； 所述自适应算法模块，负责通过机器学习模型构建风电负荷预测模型，基于历史数据和实时数据进行负荷预测，根据预测结果，动态调整风电机组的运行参数； 所述储能管理模块，用于计算储能系统的充放电速率，在风电负荷波动超出允许范围时，进行电能的吸收或释放； 所述耦合模块，收集并分析实时气象数据，将气象预测结果与风电负荷预测模型相结合，通过分析气象数据，预测未来的风速和风向变化； 所述应急调控模块，当系统检测到风电负荷波动超出预测范围时，触发应急调控机制，优先使用超导储能系统进行快速响应； 所述协调模块，负责各个模块之间的数据传输、控制命令的下达及反馈信息的汇总； 所述从各个子系统中收集风力发电机组的电气数据、气象数据和储能系统状态，具体为， 部署风力发电机组传感器，监测发电功率、转速和桨叶角度； 部署气象监测传感器，监测风速； 部署储能监测传感器，监测储能状态的充放电速率； 各传感器通过无线传输将采集到的发电功率、转速、桨叶角度、风速和储能状态的充放电速率实时传送至边缘计算设备； 对收集的数据进行滤波处理和去除噪声的预处理； 所述通过机器学习模型构建风电负荷预测模型，基于历史数据和实时数据进行负荷预测，具体步骤为， 选择长短期记忆神经网络LSTM作为风电负荷预测模型； 对风电负荷进行预测，将经过预处理后的数据结合历史风电负荷数据输入风电负荷预测模型，表达式为： fvit,θit,Eit＝a1vit3+a2θit+a3Eit+a4vitθit+a5vitEit； gphistt,Pit＝b1phistt+b2Pit+b3phisttPit； 其中，Lt+Δt表示预测的未来时刻t+Δt的风电负荷值，t表示当前时间点，Δt表示时间间隔，i为索引变量，N表示风力发电机组的数量，vit表示第i台风电机组在时间t的风速，θit表示第i台风电机组在时间t的桨叶角度，Eit表示第i台风电机组在时间t的转速，a1、a2和a3分别表示风速、桨叶角度和转速的线性系数，a4表示风速与桨叶角度之间的交互作用的系数，a5表示风速与转速之间的交互作用的系数，b1表示历史功率对未来负荷预测的线性权重，b2表示当前发电功率对未来负荷预测的线性权重，b3表示历史发电功率和当前发电功率之间的交互作用的系数，phistt表示历史发电功率，Pit表示第i台风电机组在时间t的发电功率，f表示非线性函数，g表示时序相关性。

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