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龍圖騰網(wǎng)恭喜華北電力大學(xué);國家能源(山東)新能源有限公司申請的專利一種風(fēng)電機組的偏航控制方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115681001B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211244566.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：F03D7/02；該發(fā)明授權(quán)一種風(fēng)電機組的偏航控制方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備是由陳佩;劉永文;張善剛;林忠偉;胡峰;陳晨;謝鎮(zhèn);黨琳設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-10-12向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種風(fēng)電機組的偏航控制方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種風(fēng)電機組的偏航控制方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備，所述方法首先將激光雷達(dá)安裝在風(fēng)電機組上一段時間，獲得足夠的歷史測量數(shù)據(jù)，進(jìn)而開發(fā)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學(xué)習(xí)方法，獲得激光雷達(dá)風(fēng)向估計模型，然后可以將激光雷達(dá)拆除或遷移到其他風(fēng)電機組上，利用激光雷達(dá)風(fēng)向估計模型取代激光雷達(dá)在校準(zhǔn)偏航偏差方面的作用以提高風(fēng)電機組控制過程中的流入風(fēng)測量的精度，并且大幅降低成本。

本發(fā)明授權(quán)一種風(fēng)電機組的偏航控制方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種風(fēng)電機組的偏航控制方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：獲取風(fēng)電機組的每類第一特征的歷史記錄數(shù)據(jù)，及每類第二特征的歷史測量數(shù)據(jù)；第一特征的種類包括風(fēng)電機組的SCADA系統(tǒng)中記錄的第一風(fēng)速、第一風(fēng)向、第二風(fēng)向、機艙位置、機艙外環(huán)境溫度、轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速、葉片槳距角、有功功率、功率設(shè)定值和風(fēng)電機組的狀態(tài)標(biāo)志位；第二特征的種類包括安裝在風(fēng)電機組上的激光雷達(dá)測量的第二風(fēng)速、第三風(fēng)向、激光雷達(dá)的狀態(tài)標(biāo)志位；將所述歷史記錄數(shù)據(jù)和所述歷史測量數(shù)據(jù)按照時間進(jìn)行一一對應(yīng)，形成數(shù)據(jù)合集；基于所述數(shù)據(jù)合集，確定對每類第二特征的影響較大的預(yù)設(shè)個數(shù)的第一特征，構(gòu)建每類第二特征的重要特征集合；對于每類所述第二特征，以所述第二特征的重要特征集合中的每類第一特征的歷史記錄數(shù)據(jù)為輸入，以所述第二特征的歷史測量數(shù)據(jù)為輸出，基于XGBoost算法，構(gòu)建所述第二特征的激光雷達(dá)風(fēng)向估計模型；分別將每類所述第二特征的重要特征集合中的每類所述第一特征的當(dāng)前記錄數(shù)據(jù)一一對應(yīng)的輸入每類所述第二特征的激光雷達(dá)風(fēng)向估計模型，獲取每類所述第二特征的預(yù)測數(shù)據(jù)，并根據(jù)每類所述第二特征的預(yù)測數(shù)據(jù)，對風(fēng)電機組進(jìn)行偏航控制；所述基于所述數(shù)據(jù)合集，確定對激光雷達(dá)的每類第二特征的影響較大的預(yù)設(shè)個數(shù)的第一特征，構(gòu)建每類第二特征的重要特征集合，具體包括：基于所述數(shù)據(jù)合集，利用如下公式計算第k類第二特征與每類第一特征的皮爾森相關(guān)系數(shù)；k＝1,2,...,K，K表示第二特征的數(shù)量； 其中，rjk表示第k類第二特征與第j類第一特征的皮爾森相關(guān)系數(shù)，xij表示第j類第一特征的第i個歷史記錄數(shù)據(jù)，xik表示第k類第二特征的第i個歷史測量數(shù)據(jù)，表示第j類第一特征的所有歷史記錄數(shù)據(jù)的平均值，表示第k類第二特征的所有歷史測量數(shù)據(jù)的平均值，n表示數(shù)據(jù)合集中歷史記錄數(shù)據(jù)或歷史測量數(shù)據(jù)的數(shù)量；按照第k類第二特征與每類第一特征的皮爾森相關(guān)系數(shù)從大到小的順序?qū)Φ谝惶卣鬟M(jìn)行排序；選取排序后的前預(yù)設(shè)個數(shù)的第一特征，組成第k類第二特征的重要特征集合；所述激光雷達(dá)風(fēng)向估計模型為： 其中，T為回歸樹的數(shù)量，為第k類第二特征的預(yù)測數(shù)據(jù)，ftxk為第t次迭代得到的回歸樹，xk為第k類第二特征的重要特征集合中的每類第一特征的記錄數(shù)據(jù)，F(xiàn)為回歸樹的集合；構(gòu)建第二特征的激光雷達(dá)風(fēng)向估計模型時采用的目標(biāo)函數(shù)為： 其中，objt為第t次迭代的目標(biāo)函數(shù)值，表示誤差函數(shù)，yk表示數(shù)據(jù)合集中的第k類第二特征的歷史測量數(shù)據(jù)，為基于第t次迭代的激光雷達(dá)風(fēng)向估計模型獲得的第k類第二特征的預(yù)測數(shù)據(jù)；ωftxk表示正則項函數(shù)，ftxk為第t次迭代得到的回歸樹。

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