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龙图腾网恭喜中能融合智慧科技有限公司申请的专利一种风电机组功率曲线辨识方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115048880B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210686034.5，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种风电机组功率曲线辨识方法和系统是由王潇;张喜平;王海;曹洋;刘金鑫设计研发完成，并于2022-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风电机组功率曲线辨识方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种风电机组功率曲线辨识方法和系统。其中，方法包括：建立风电场的流体力学模型，由测风塔实测风速推算每一台风电机组点位的风速的时序数据；将推算得到的风速数据与风电机组同一时间的SCADA风速数据进行关联，得到线性拟合曲线，并拟合出关系函数，得到自由来流风速数据；将自由来流风速数据和SCADA的风力发电机组的功率数据进行时间上的对应，获得风电机组功率曲线散点；对风电机组功率曲线散点进行异常点剔除；将异常点剔除后的风电机组功率曲线散点拟合为曲线，作为风电机组功率曲线辨识结果。本发明提出的方案，利用计算流体力学模拟自由来流风速，从而辨识风电机组功率曲线，使辨识结果更贴近实际运行结果。

本发明授权一种风电机组功率曲线辨识方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种风电机组功率曲线辨识方法，其特征在于，所述方法包括：通过流体力学模拟自由来流风速和通过风电机组实测功率曲线回归算法辨识风电机组功率曲线；具体步骤包括：步骤S1、获取风电场内部或周边的测风塔数据；并验证测风数据的完整性和合理性；步骤S2、基于雷诺平均的纳维-斯托克斯方程，建立风电场的流体力学模型，由测风塔实测风速推算每一台风电机组点位的风速的时序数据；步骤S3、将推算得到的风速数据与所述风电机组同一时间的SCADA风速数据进行关联，得到线性拟合曲线，并拟合出关系函数；步骤S4、将所述SCADA风速数据通过所述关系函数转换为自由来流风速数据；步骤S5、将所述自由来流风速数据和SCADA的风力发电机组的功率数据进行时间上的对应，获得风电机组功率曲线散点；通过引入风湍流引起的功率波动，建立真实湍流风作用下风力发电机组的功率随风速的变化模型；步骤S6、对所述风电机组功率曲线散点进行异常点剔除；步骤S7、将异常点剔除后的风电机组功率曲线散点拟合所述变化模型，作为风电机组功率曲线辨识结果。

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