摘要
本发明公开了基于环境数据的风机运行实时动态调节控制方法及系统,包括:基于分布式传感器网络实时采集风机所处环境的多维度动态参数;构建动态耦合预测模型,基于多维度动态参数将其输入双向校验模块,获取未来时间窗口内的环境状态预测矩阵;基于环境状态预测矩阵,获取风机桨距角、偏航角及发电机扭矩的联合调节指令集,所述指令集包含主策略参数和应急容差区间;基于增量学习机制,根据实际环境参数与预测值的偏差动态更新模型参数,更新周期随湍流强度变化自适应调整。本发明的优点在于:实现了风机在复杂环境中的精准预测与优化控制,突破传统数据驱动模型缺乏物理可解释性的局限,提高了风机运行的稳定性与效率。
技术关键词
动态调节控制
环境状态预测
分布式传感器网络
校验模块
风机
LSTM神经网络
湍流
发电机
动态更新
参数
数据
蒙特卡洛
计算机可读指令
共振频率
液压变桨系统
矩阵
拉格朗日乘子法
调节控制系统
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关键运行参数
防护系统
电解铝
数字孪生建模
数字孪生模型
裂纹扩展速率
风机部件
疲劳裂纹扩展
声发射
变化关系曲线
风机轮毂
短期功率预测方法
风电场集群
时序预测模型
风速
风机叶片结冰检测
孪生神经网络
多模态
注意力
投票算法