买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于数据驱动的大型风电场尾流快速计算方法及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：CN115544884B 。

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：202211248495.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于数据驱动的大型风电场尾流快速计算方法及系统是由周家豪;孟文超;施小华;杨秦敏;胡婧瑶;张恺;王银丰;袁林松;林玮;陈正东设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据驱动的大型风电场尾流快速计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据驱动的大型风电场尾流快速计算方法及系统，创造性地通过“机群划分‑离线建模‑在线计算”的技术框架研究风电场尾流建模工作，根据历史风向与风速信息挖掘尾流传播路径，并以减小模型计算得到的风速大小与实际风速大小的均方损失误差为目标，利用狼群算法对解析尾流模型的衰减参数进行优化求解，离线训练并得到修正的场级尾流模型，之后结合风速风向预测结果、机组自身运行状态及机组尾流的影响，实现尾流在线快速计算的部署应用，大幅度提升了实时尾流建模计算的效率和精度，为后续风电场风电机组载荷在线计算、出力性能评估和优化控制策略等在线分析任务提供高可靠的数据支撑。

本发明授权一种基于数据驱动的大型风电场尾流快速计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的大型风电场尾流快速计算方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取风电机组基本参数信息以及风电场内风电机组排布信息，获取各机组一段历史时间内SCADA系统记录的输出数据； 2利用步骤1中获得的风电场内风电机组排布信息和历史SCADA数据中的环境风向信息，将一段历史时间内的平均入流风向处理为正向风向和斜向风向； 3对步骤2中处理得到的风向信息，进行机群划分，将风流经过风电场的首排风机设定为边界迎风机组，根据风向推断尾流传播路径，将同一尾流传播路径下的机组划分为同一机群； 4利用步骤1中得到的风电机组基本参数信息，基于质量守恒和动量守恒原理，并设定好Park模型中各个尾流衰减系数的初值，进行单台风机的尾流效应建模，再基于步骤3中得到的尾流传播路径信息，基于尾流损失的线性叠加原理，对各个机群的尾流效应进行建模，得到全场场级尾流模型； 5根据步骤1中SCADA数据中提取的各台风电机组历史风速信息以及步骤4全场场级尾流模型输出的风速信息，得到模型计算风速大小与实际测得风速大小的均方损失误差和，记作MSELoss； 6以步骤5中得到MSELoss的最小化为导向，对各个尾流衰减系数进行最优值求解，修正该风电场这段历史时间内的全场尾流模型； 7将步骤6中得到的修正尾流模型进行在线应用部署，根据实时环境信息预测的风速和风向，划分同一尾流传播路径的机群，实现各个机群内各个风电机的尾流速度的快速计算，进而为后续风电场运行的在线分析提供可靠的数据服务。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。