摘要
本发明公开了一种风电塔群孪生协同智能运维方法,涉及风力发电塔技术领域,包括以下步骤:步骤S1、传感器部署与实时数据采集;通过部署于风电场中各风力发电塔的传感器网络,采集运行状态数据及环境参数;步骤S2、数字孪生体构建与预警;为每个风力发电塔构建对应的数字孪生体,数字孪生体集成物理机理模型与实时数据驱动的预测模块;基于数字孪生体的仿真输出与传感器数据的偏差,生成故障预警信号及健康度评估结果;步骤S3、多智能体协同决策;步骤S4、闭环优化;本发明采用上述的一种风电塔群孪生协同智能运维方法,故障预警精度提升,寿命预测误差压缩,维修效率提高,尾流损失显著降低。
技术关键词
智能运维方法
数字孪生体
多智能体协同
风电
实时数据采集
风力发电塔技术
子模块
多智能体强化学习
LSTM神经网络
冲突检测机制
强化学习策略
传感器
寿命
更新模型参数
编码器
尾流效应
系统为您推荐了相关专利信息
推送系统
兴趣
协同过滤算法
特征提取模块
文本分类模型
海上风电叶片
关键点检测算法
关键点识别
机舱
神经网络模型
攻击检测方法
预测残差
网络攻击检测技术
门控循环神经网络
分类方法