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龙图腾网获悉南京理工大学;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;江苏省电力试验研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司申请的专利考虑湍流风速波动的风电场有功功率分配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：CN115313527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211113511.5，技术领域涉及：H02J3/48；该发明授权考虑湍流风速波动的风电场有功功率分配方法是由殷明慧;叶慧;李群;李强;徐畅;张刘冬;陈载宇;卜京;汪成根;韩华春;周连俊;霍雨翀;邹云设计研发完成，并于2022-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑湍流风速波动的风电场有功功率分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑湍流风速波动的风电场有功功率分配方法，针对现有分配方式因忽视实际湍流风速的波动特性从而导致部分时段风机出力难以维持功率指令而出现跌落的问题，该方法首先刻画湍流风速下风机能够持续响应的功率指令变化范围，并采用卷积神经网络构建湍流风速特征和功率指令变化范围的映射关系；在此基础上，以风电场出力偏差最小和指令变化幅度最小为优化目标，功率指令变化范围为约束，设计风电场有功功率分配策略。本发明在分配过程中充分考虑并量化湍流风速波动的影响，使得风电场能够准确响应电网的调度指令。

本发明授权考虑湍流风速波动的风电场有功功率分配方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑湍流风速波动的风电场有功功率分配方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、生成湍流风速序列集合； 步骤2、根据湍流风速计算三个湍流特征指标：平均风速、湍流强度和湍流频率，通过仿真计算功率波动系数； 步骤3、训练功率波动系数的评估模型，具体方法如下： 定义风机的功率指令变化范围： ； ； ； 式中,表示风机有功出力的平均水平，由平均风速决定；和表示风机出力的波动上限和波动下限，表示功率波动系数，由湍流强度和湍流频率决定，表示为： ； 通过卷积神经网络构建湍流强度、湍流频率与功率波动系数的映射关系，用于评估湍流风速下风机的功率指令变化范围； 卷积神经网络由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层构成；根据输入的湍流风速特征，卷积层利用CNN模型中的卷积核进行局部学习，每个卷积核的卷积运算表达式如下： ； 式中，为该卷积层的第个卷积面的输出；为激活函数；为输入矩阵；为第个卷积核对应的权值矩阵；为偏置项； 在池化层，采用最大池化方式，表示为： ； 式中，表示第个池化面；为上一个卷积层输出矩阵的子分块；为的维度； 在全连接层，计算公式表示为： ； 式中：为输出；为激活函数；为输入；为权值矩阵；为偏置项；全连接层将计算结果传递到输出层，最终得到功率波动系数； 步骤4、获取电网调度指令和实时风速； 步骤5、根据评估模型确定功率指令变化范围； 步骤6、优化分配各台机组的功率指令； 优化分配模型的具体形式为： ； 式中：表示第个调度周期的电网AGC指令；、分别表示第个调度周期和第个调度周期内第台风电机组的功率指令；、分别对应两个优化目标的权重系数；表示第个调度周期内第台风电机组的出力下限；表示第个调度周期内第台风电机组的出力上限。

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