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申请/专利权人：浙江工业大学台州研究院
摘要：本发明公开了一种基于风机健康状态估计的风电场机组有功功率分配策略，包括风机故障程度估计和健康状态水平估计以及功率分配最优调度控制；该方法可以根据单个风机的健康状况调整其有功输出，从而优化风电场的总能量输出；采用结合Bonferroni区间的极限学习机算法的数据驱动状态监测方法来实现故障程度估计；在此基础上，采用层次分析法综合考虑故障程度、维修成本、维修时间多准则因素，对风电机组结构健康状况进行评估；基于健康状态进行功率调度控制，减少故障机组的疲劳负荷，使健康机组的运行效率最大化，避免故障风力机发展为有害风力机，更有利于风力机的运行和维护，从而降低风力发电的成本。
主权项：1.一种基于风机健康状态估计的风电场机组有功功率分配策略，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：风机故障程度估计：利用极限学习机估计故障程度，通过实际输出数据与预测值的比较，得到残差信号；采用置信区间的Bonferroni区间法来估计各分量的偏差水平；步骤2：风机健康状况水平估计：采用多准则决策问题求解方法对风电机组进行健康状况估计；步骤3：最优有功功率调度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学台州研究院 基于风机健康状态估计的风电场机组有功功率分配策略
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