摘要
本发明属于风力发电控制技术领域,公开了一种风电机组发电机转矩优化方法及相关装置,包括获取风电机组发电机的状态数据;根据风电机组发电机的状态数据,通过预训练的发电机转矩控制模型得到风电机组发电机的转速控制值;其中,所述发电机转矩控制模型基于强化学习模型构建,所述发电机转矩控制模型的奖励函数基于动态加权发电量奖励和机械应力惩罚构建,所述动态加权的权重基于风电机组发电机的系统健康度确定。基于强化学习技术具备的自主优化潜力,具有较好的适应性,能够精确和快速实现发电机转矩优化。通过采用多目标协同优化的奖励函数设计,有效融合设备健康状态监测数据,实现发电效率与机械损耗的平衡,确保风电机组发电机稳定运行。
技术关键词
风电机组发电机
转矩优化方法
系统健康度
历史运行数据
虚拟仿真环境
应力
发电机部件
发电量
强化学习模型
控制风电机组
分层强化学习
长短期记忆网络
二维卷积神经网络
一维卷积神经网络
数据获取模块
发电控制技术
齿轮箱油液
强化学习技术
系统为您推荐了相关专利信息
湿式除渣系统
补水控制方法
历史运行数据
补水装置
神经网络模型构建
锅炉风机
历史运行数据
故障诊断方法
偏差
控制执行模块
工业系统
回放方法
故障诊断模型
神经网络结构
多层感知机
修正方法
LSTM模型
历史运行数据
注意力
样本
分布式能源设备
虚拟电厂控制
多时间尺度
混沌粒子群算法
动态预测模型