基于大数据的风力发电机多驱变桨控制方法

本发明属于风力发电技术领域，且公开了基于大数据的风力发电机多驱变桨控制方法，通过通过构建覆盖环境、机组、电网及驱动器的多源数据采集网络，结合去噪、标准化等预处理手段与主成分分析等特征提取方法，为短时预测模型提供了高质量输入；该模型能精准预判未来10‑30分钟的风况与功率需求，配合全局优化算法动态调整变桨策略，使风力发电机在阵风、电网波动等复杂工况下仍能保持功率输出稳定，尤其在风资源不稳定区域表现突出。通过针对多驱变桨系统的机械耦合特性，本发明在全局优化中充分纳入齿轮传动间隙、轴系刚度等机械参数，通过多目标优化算法平衡功率输出、机械疲劳与负载分配。