摘要
本申请涉及风力发电控制领域,其具体公开了一种分布式风力发电系统的协同控制分析系统及方法,其使用基于深度学习领域的人工智能技术来对风力发电场预定时间段内多个预定时间点的风强值、所述预定时间段内多个预定时间点的风频值、所述预定时间段内多个预定时间点的风速值和所述预定时间段内多个预定时间点的风向值进行特征提取与编码,以得到合适运行的风力发电机类型的分类结果。这样,通过智能选择合适运行的风力发电机类型,可以有效利用风能,提高风力发电场发电的稳定性和可靠性。
技术关键词
控制分析系统
风力发电机
时间段
编码向量
风力发电场
风速
多尺度特征提取
特征提取模块
矩阵
控制分析方法
风力发电控制
混合特征提取
交互特征
双向注意力
特征提取单元
人工智能技术
分类器
数据获取模块
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值机柜台
排队等待时间
资源配置方法
行李
概率密度函数
聚类方法
动态数据采集
计算机可执行指令
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暂态稳定约束
预防控制方法
变量
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高炉铁水硅含量
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掩码矩阵
时间段
网络结构
微电网
优化调度方法
微型燃气轮机
优化调度模型
配额