摘要
本发明提供了一种风电场机组协同优化方法,包括:采集多个风电机组的发电性能参数,构建多个风电机组之间的控制约束关系函数和全功率特性模型;采集多个风电机组的载荷数据,并根据载荷数据计算每个风电机组的疲劳损伤度;将疲劳损伤度、控制约束关系函数和全功率特性模型组合为风电场多目标优化模型,并根据电网调度,采用粒子群算法对风电场多目标优化模型进行优化,得到每个风电机组的最佳发电功率,并使对应风电机组以最佳发电功率运行。本发明解决了现有技术中存在的只关注单台风电机的运行状态和性能优化,而忽略了机组之间的协同作用的问题。
技术关键词
风电机组
风电场机组
协同优化方法
载荷
粒子群算法
雨流计数法
协同优化系统
构建风电场
分析模块
处理器
计算机存储介质
控制模块
数据
关系
功率控制
计算机设备
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
伺服系统
经验分布函数
可靠性评估方法
概率分布函数
参数
风电机组功率
数据清洗方法
风速
辅助线
高斯概率密度函数
海流反演
多普勒
反演模型
机器学习算法
海洋信息服务
系统优化方法
实时数据
风电出力场景
热电联产机组
长短期记忆网络
铝基碳化硅
异质材料接头
中间层
高强
机器学习算法