基于多源数据融合的风机风向角精准校准方法、系统及存储介质

基于多源数据融合的风机风向角精准校准方法、系统及存储介质，通过在风机处部署高精度风向、风速传感器采集实时数据，同时连接周边气象站获取气象信息，以及收集场内其他风机运行数据，经卡尔曼滤波、格式统一等预处理后整合形成多维度数据集。运用主成分分析、互信息分析筛选关键特征，结合支持向量机、随机森林等机器学习算法构建风向模型，并经交叉验证与参数优化提升泛化能力。将实时数据输入模型预测风向角，与传感器测量值对比计算偏差，利用自适应控制算法动态调整偏航控制系统参数实现校准，超范围时自动重启校准流程。该技术融合多源数据、结合机器学习，显著提高风机风向角校准的准确性与可靠性，增强系统对不同工况的适应性，有效提升风电场风机运行效率与发电性能。