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申请/专利权人：兰州理工大学
摘要：本申请公开了基于DMD的风力机尾流预测方法、装置、设备和介质，方法包括使用动态模态分解对采集的原始尾流场信息进行动态模态分解，重构尾流场；对重构的尾流场，计算整体误差；根据整体误差确定最优采样间隔和最优截断秩；根据采样尾流场信息、最优截断秩和投影矩阵，确定降阶系统矩阵；基于新采集的尾流场信息，利用流式动态模态分解，实时更新降阶系统矩阵，获得适应风力机尾流场的动态变化的尾流预测模型；利用风力机尾流预测模型，确定风力机尾流数据。本申请不仅减少了计算量，还提高了预测效率，使得尾流预测能够更快速地响应实际风场变化。
主权项：1.一种基于DMD的风力机尾流预测方法，其特征在于，包括：采集风力机组在预选大气边界层下的原始尾流场信息；使用动态模态分解对所述原始尾流场信息进行动态模态分解，确定动态演化特征；所述动态演化特征包括DMD主要模态、模态的振幅以及随时间的演化过程；基于所述DMD主要模态、模态的振幅以及随时间的演化过程，按照预设采样间隔和预设截断秩，重构尾流场；对重构的所述尾流场，计算整体误差；当所述整体误差小于或等于整体误差阈值，将所述预设采样间隔确定为最优采样间隔，将所述预设截断秩确定为最优截断秩；根据所述最优采样间隔获取采样尾流场信息，并构造采样快照矩阵；基于所述最优截断秩将所述采样快照矩阵进行截断奇异值分解，获得投影矩阵，将所述采样快照矩阵投影至投影矩阵的列空间上来计算降阶快照矩阵；通过所述降阶快照矩阵的伪逆运算来确定降阶系统矩阵；基于新采集的尾流场信息，利用流式动态模态分解更新所述降阶系统矩阵，获得风力机尾流预测模型；利用所述风力机尾流预测模型，确定风力机尾流数据。
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百度查询： 兰州理工大学 基于DMD的风力机尾流预测方法、装置、设备和介质
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