一种基于深度学习的海上风电场无功电压调节方法

本发明涉及一种基于深度学习的海上风电场无功电压调节方法，包括：采集海上风电场的历史运行数据，构建LSTM神经网络模型，使用预处理后的海上风电场的历史运行数据对LSTM神经网络模型进行训练，调整网络中的权重和偏置，实时获取海上风电场的运行数据，将实时获取的运行数据输入到训练好的LSTM神经网络模型中，得到无功功率需求与并网点母线电压幅值的预测值，根据无功功率需求与并网点母线电压幅值的预测值，结合风电场的运行约束与控制目标函数，采用混合优化算法对无功电压进行动态调节。本发明能够准确捕捉风电场的时序特性和动态变化，从而对海上风电场的无功功率和电压进行精准预测和调节。