摘要
本公开实施例提供了一种海上风电机组材料优化设计方法及装置,所述方法包括:获取多源环境数据和待优化风电机组的运行数据;利用数据同化算法对所述多源环境数据和风电机组运行数据进行处理得到多源同化数据;基于深度学习算法对所述多源同化数据进行特征提取和融合,生成高精度数据场;基于所述多源同化数据,利用时空分析技术结合长短期记忆网络构建跨时空环境变化模型,并通过所述跨时空环境变化模型对未来环境数据进行预测;根据所述高精度数据场和所述未来环境数据分别对风电机组的叶片、塔架和发电机的材料进行选择,确定风电机组的材料设计方案。以数据驱动和先进算法,精准模拟环境并预测变化,提高材料选择科学性,延长机组的使用寿命。
技术关键词
风电机组运行数据
时空分析技术
长短期记忆网络
海上风电机组
深度学习算法
发电机
优化设计方法
材料数据库
海洋腐蚀环境
塔架
海洋环境数据
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多模态融合技术
叶片
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优化设计装置
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多传感器融合方法
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无迹卡尔曼滤波器
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长短期记忆网络
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文本
标签
深度学习算法
图像特征组合
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样本
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