基于多智能体强化学习的风电机组模块化机舱优化方法

本发明公开了基于多智能体强化学习的风电机组模块化机舱优化方法，涉及风电机组技术领域，包括：设计模块化机舱结构，将风电机组的机舱划分为多个功能模块；在功能模块中布置传感器和控制器，形成多智能体系统；采用多智能体强化学习算法，初始化各智能体状态、动作和奖励函数，设定系统总体优化目标；实时获取各智能体环境和设备运行数据；根据实时数据和历史数据，通过强化学习算法调整自身运行策略，并协同其他智能体进行全局优化；根据各智能体学习结果，动态调整风电机组运行参数；实时监测风电机组运行状态，预测故障风险，制定并执行智能维护计划。本发明能够降低运营成本，实时响应动态变化的环境条件，提高风电机组的运行效率和可靠性。