摘要
本申请涉及风力发电技术领域,公开了一种风力发电设备的功率预测装置,包括:雷达风廓线仪(Li DAR),用于测量不同高度的风速和风向;风速传感器和风向传感器,分别安装在风力发电设备上,用于监测设备周围的风速和风向;数据处理单元,用于接收并融合来自所述雷达风廓线仪和所述风速传感器及风向传感器的数据;预测模型,用于根据融合后的数据预测风力发电设备的功率输出;动态调整模块,用于根据所述预测模型的输出调整风力发电设备的运行参数。通过融合来自雷达风廓线仪、风速传感器和风向传感器的数据,采用卡尔曼滤波算法进行数据处理,并结合物理模型和深度神经网络统计模型,显著提高了功率预测的精度。
技术关键词
风力发电设备
功率预测装置
风向传感器
风速传感器
卡尔曼滤波算法
数据处理单元
深度神经网络模型
混合预测模型
协方差矩阵
在线学习算法
监测设备
融合雷达
风力发电技术
风轮
物理
误差
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后台管理模块
储物模块
电池管理单元
打捞装置
数据处理模块
融合补偿方法
协方差矩阵
温度传感器
卡尔曼滤波算法
动态演化模型
发电功率预测装置
发电功率预测方法
预测发电功率
注意力机制
神经网络结构
车牌号
匈牙利算法
车牌识别方法
轨迹
卡尔曼滤波算法
接口切换方法
高精度位置信息
卡尔曼滤波算法
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代表