一种风机控制策略的自适应优化方法

本发明公开了一种风机控制策略的自适应优化方法，方法包括：获取风机的实时数据、风机中的设备健康状态数据以及风机周围的气象数据；对获取的实时数据、设备健康状态数据和气象数据，进行数据预处理和融合，生成处理数据；基于处理数据，构建深度神经网络模型，并通过构建的深度神经网络模型，根据实时工况，修正传统风机的功率曲线；利用粒子群优化算法，根据修正后的功率曲线，调整风机的控制参数；通过机器学习算法，对风机的运行数据，进行实时分析，对潜在故障进行预警；根据风机实际运行效果和潜在故障预警信息，结合反馈机制，优化风机控制策略，能够精准地对风机控制策略进行动态调整，确保风机始终保持在最优工作状态。