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一种风电机组数据驱动模型预测控制方法
专利申请号：CN202111370432.8
公 开 号：CN114336588A
发 明 人：叶林 冯翔宇 周峰 屠劲林 王建国 王介昌 陈兆圣 吴伯双 梁思超 张琪
代 理 人：李明;赵吉阳
代理机构：11226 北京中知法苑知识产权代理有限公司
专利类型：发明专利
申 请 日：20220412
公 开 日：20211118
专利主分类号：H02J3/00(20060101)
关 键 词：输入变量 风电场 数据驱动模型 模糊模型 预测控制 最小二乘辨识 结论参数 快速选择 隶属函数 模糊聚类 模糊曲线 频率控制 前提参数 一次调频 关联度 两阶段 辨识 递推 高斯 权重 输出
摘 要：一种新的数据驱动模型预测控制方法，其采用两阶段模糊曲线方法从风电场中所获得的输入变量中给出各输入变量与输出之间的关联度权重，根据输入变量指标快速选择出重要的输入变量,然后采用模糊聚类和高斯型隶属函数确定模糊模型前提参数，采用递推最小二乘辨识出模糊模型结论参数；利用辨识得到的模型去参与数据驱动模型预测控制，使得风电场能够顺利进行一次调频，完成了用于风电场频率控制的MPC问题，可以快速得到较为准确的解。
