摘要
本发明公开了一种基于机器学习预测与自适应调节的电加热除冰系统及方法,属于风力发电技术领域。系统包括设置在叶片上的多物理传感器阵列和动态加热执行模块;所述多物理传感器阵列和动态加热执行模块均连接有CAN总线;所述CAN总线连接有智能控制模块、云端协同平台和边缘计算节点。方法包括:获取原始机组历史运行数据,对其进行预处理得到预处理数据;所述原始机组历史运行数据包括环境参数和叶片状态监测数据;基于机器学习算法分析所述预处理数据,建立叶片结冰预测模型;获取实时环境参数和叶片状态监测数据,并基于所述叶片结冰预测模型预测叶片表面覆冰情况;基于所述叶片表面覆冰情况确定叶片加热需求,进行除冰。
技术关键词
物理传感器
状态监测数据
除冰系统
叶片
电加热
结冰预测
除冰方法
历史运行数据
机器学习算法分析
智能控制模块
覆冰
流场压力传感器
三维温度场
阵列
传感器组
支持向量机算法
远程监控平台
热电偶传感器
电池荷电状态
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反射光谱信息
监测方法
多光谱相机
生理
滑动时间窗口
沼气发电系统
容量需求计算方法
沼气发电机组
微电网
电加热设备
多模态信息融合
缺陷检测方法
频域特征
声发射
健康状态分析
相对湿度
温湿度传感器
校准方法
进风口
湿度校准装置