摘要
本发明公开了一种水利发电站监控系统及控制方法,涉及智能监控技术领域,包括,对多种传感器进行校准并采集数据,通过物联网LoRaWAN网络将多种传感器数据实时上传至云端,并在云端设置数据接收和储存的单元;对接收到不同传感器的原始数据进行预处理,采用简单平均法将预处理后的数据进行融合;基于综合评估报告,计算水利发电站的实际能量输出,并通过强化学习模型进行能量优化;根据优化结果执行控制策略,实现水利发电站的最优能量输出。本发明通过DQN强化学习模型,根据实时传感器数据计算实际能量输出并与目标能量输出进行比较,生成奖励值,不仅实现了自适应的控制,还能在复杂多变的环境中动态调整,以达到最优能量输出。
技术关键词
水利发电站
LoRaWAN网络
强化学习模型
执行控制策略
数据处理框架
实时数据
数据噪声
云端
控制执行模块
水流
水位传感器
报告
DBSCAN聚类算法
数据分析模块
校准
表达式
LSTM神经网络
拉格朗日插值法
系统为您推荐了相关专利信息
深度确定性策略梯度
设计优化方法
光学薄膜
材料数据库
薄膜结构
液压旋转冲击设备
同步性
执行控制策略
参数
变量
气象灾害监测
LoRaWAN网络
雷电预警传感器
预警方法
大气电场数据
接入点部署方法
决策
强化学习模型
时间序列预测模型
网格
惯导定位方法
惯性导航数据
强化学习模型
北斗卫星导航系统
伪距