摘要
本申请提供了一种风电机组数字孪生模型校核方法、装置及系统,有效地解决了现有的风电机组的监控方法存在的缺陷与不足。该方法包括:通过预先建立好的耦合机理模型处理风电机组耦合系统在第一时间段之内的多种变量数据,预测得到在第一时间段之后的第二时间段的输出数据;获取第二时间段内风电机组耦合系统的输出变量实测数据,并进行预处理,所述偏差计算模型处理预处理后的输出变量实测数据和输出变量预测数据得到第一偏差数据;基于第一偏差数据建立所述耦合机理模型对应的动态偏差补偿模型;整合所述耦合机理模型和动态偏差补偿模型,得到具有校核功能的耦合机理模型,保证了应用于风电机组的耦合机理模型的准确性。
技术关键词
变量
数字孪生模型
偏差
时间段
校核方法
深度学习神经网络
动态
机器可读指令
数据传输模块
驱动风电机组
校核装置
校核系统
传动链
处理器
塔筒
发电机
监控方法
系统为您推荐了相关专利信息
样本
LightGBM模型
嵌套
鲸鱼优化算法
标签
随机森林模型
判别方法
半监督随机森林
线性回归模型
样本