摘要
本发明公开了一种基于大数据的新能源发电设备智能调控方法及系统,所述方法包括:获取新能源发电设备的运行数据,进行数据降维处理,得到结构化数据并进行特征提取与聚类,得到影响因子候选集;根据影响因子候选集,进行时空特征融合分析,得到多维特征向量,进行连续采样并量化,得到量化序列;基于量化序列,通过长短时记忆网络预测潜在风险并进行风险标记,得到风险分布图谱动态调整控制参数,得到优化策略集合;基于优化策略集合,通过实时反馈机制选择并调整设备运行参数,得到系统稳定性指标,进行多维度评估验证,若未达预期阈值,则通过遗传算法优化调控参数并输出最终控制指令。本发明能够实现风险的实时预测与设备智能调控。
技术关键词
新能源发电设备
智能调控方法
多维特征向量
设备运行参数
遗传算法优化
大数据
风险
强化学习框架
滑动窗口技术
深度学习网络
策略
指标
图谱
发电机组运行参数
序列
因子
主成分分析降维
设备控制接口
系统为您推荐了相关专利信息
智能调控方法
二次供水系统
模块
物联网采集设备
水箱
料斗阀门
模糊PID控制器
饲料生产线
称重传感器
饲料出料装置
系统暂态
清洁能源
神经网络模型
暂态过电压
发电系统
AI控制系统
乙二胺四甲叉膦酸
气浮系统
AI系统
设备运行参数