摘要
本申请公开了一种风力发电机最优力矩系数校正方法,涉及智能控制领域,其将由传感器组实时监测的风力发电机的运行状态(风速值、转速值和功率值)通过有线通信网络传输至力矩系数优化控制后台服务器,并在所述力矩系数优化控制后台服务器中利用基于人工智能的数据处理和分析技术对所述风速值、所述转速值和所述功率值进行时序隐含关联分析,以此根据所述风力发电机的各个运行状态之间的时序交互响应隐含特征来自适应地优化当前时间点的力矩系数。通过这样的方式,能够更快速地响应风力发电机的运行状态变化,以适应风力发电机在不同风速和运行条件下的需求,从而提高风力发电机的运行效率和性能。
技术关键词
风速
时序
后台服务器
力矩
非线性
校正方法
双向长短期记忆
序列
监测风力发电机
神经网络模型
因子
分类器
超参数
特征值
传感器组
功率值
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风险
非线性回归模型
肿瘤
动态调整机制
基因表达数据
多通道特征
桥梁拉索
信号识别方法
信号识别模型
声发射
风速仪
重构方法
激光雷达探测盲区
变分贝叶斯
生成对抗网络
降雨特征
神经网络模型
水文
结构模块
雨量监测站
水力发电机组
励磁系统
诊断方法
故障分类模型
灵敏度参数