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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明提供一种基于模型预测控制与流场降阶的风电场尾流恢复优化方法，属于风电场尾流控制技术领域，包括如下步骤：以加快尾流恢复过程为目的，在固定坐标系下引入基于正弦变化的低频独立变桨信号；构建流场降阶模型，预测不同幅值的独立变桨信号对尾流演化和功率输出的影响；基于流场降阶模型的预测结果，并以发电量最大和控制指令最小为原则构建目标函数，对风电场中各台风机的独立变桨信号进行在线优化。本发明通过周期性独立变桨来加快尾流恢复速度，无需增加扰流机构，提升了尾流控制潜力，降低了工程应用成本；通过IODMD方法构建风电场流场降阶模型，实现风电场流场信息和功率输出的快速预测，提高求解速度，保证风电场能效提升。
主权项：1.一种基于模型预测控制与流场降阶的风电场尾流恢复优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.以加快尾流恢复过程为目的，在固定坐标系下引入基于正弦变化的低频独立变桨信号；S2.构建流场降阶模型，预测不同幅值的独立变桨信号对尾流演化和功率输出的影响；S3.基于流场降阶模型的预测结果，并以发电量最大和控制指令最小为原则构建目标函数，对风电场中各风台风机的独立变桨信号进行在线优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种基于模型预测控制与流场降阶的风电场尾流恢复优化方法
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