一种利用大数据优化风力发电效率的方法技术

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种利用大数据优化风力发电效率的方法。首先，利用传感器和接口收集发电设备的相关实时和历史数据，并将收集的数据进行整合，并存储在统一的数据库中，对整合后的统一数据集进行数据预处理；然后，基于预处理后的数据集构建和训练混合预测模型，并对训练好的模型进行交叉验证和测试，得到训练并验证后的混合预测模型；基于混合预测模型，得到实时的系统预测状态，使用优化算法调整涡轮工作参数，实现涡轮的实时优化和自适应控制；最后，基于整个系统的操作和数据流，实施安全协议和合规检查，确保整个系统的安全性。解决了现有技术在对风力发电效率进行优化时稳定性和准确性较差的技术问题。术问题。术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种利用大数据优化风力发电效率的方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种利用大数据优化风力发电效率的方法。

技术介绍

[0002]风力发电是指把风的动能转为电能。风能是一种清洁无公害的可再生能源，很早就被人们利用，主要是通过风车来抽水、磨面等，人们感兴趣的是如何利用风来发电；利用风力发电非常环保，且风能蕴量巨大，因此日益受到世界各国的重视，风力发电的效率是人们关注的难点，风力发电的效率取决于许多因素，例如风速、涡轮机设计、地理位置等，利用大数据分析可以显著提高风力发电的效率和可靠性，使其成为更具竞争力的可再生能源之一。
[0003]对于优化风力发电效率的方法有很多，耿华等人提出的申请号：“CN202110392475.X”，专利名称：“基于模型和数据驱动的风电场发电功率优化方法”，主要包括：通过利用可获得风电场的发电功率模型和实时的发电数据，提出了一种模型指导的学习方法。提出的方法可以快速提升风电场的功率输出，确保实施的控制动作满足所有风机的控制约束，并有能力发现风电场功率优化问题的最优解。为了处理时变风况，基于模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种利用大数据优化风力发电效率系统，其特征在于，包括以下部分：数据收集模块，数据整合模块，数据预处理模块，模型开发与训练模块，实时优化和控制模块，安全合规模块，监测可视化模块，维护模块；所述数据收集模块，使用传感器和接口收集来自风力发电设备的实时和历史数据，提供基础数据支持；所述实时和历史数据包括风力涡轮、气象站、电网的实时和历史数据；所述数据整合模块，将所述数据收集模块采集到的数据进行整合处理，即整合不同数据源并存储在统一的数据库中，确保数据的一致性和完整性，为后续分析提供统一和标准化的数据接口；所述数据库用来存放整合后的数据集；所述数据预处理模块，对所述数据整合模块整合后的统一数据集进行预处理，确保数据质量以及适配不同的分析模型；所述模型开发与训练模块，基于所述数据预处理模块预处理后的数据集构建和训练混合预测模型，生成准确的风力发电效率预测，用于实时控制；并对训练好的模型进行交叉验证和测试，保证模型的可靠性和鲁棒性，得到训练并验证后的混合预测模型；所述实时优化和控制模块，基于所述模型开发与训练模块得到的混合预测模型，得到实时的系统状态，使用优化算法调整涡轮工作参数，实现涡轮的实时优化和自适应控制，使风力发电效率达到最优化，降低能源浪费；所述安全合规模块，基于整个系统的操作和数据流，实施安全协议和合规检查，确保整个系统的安全性，包括数据的保密、完整和可用，并确保符合法规，维护系统的可靠性和合法性；所述监测可视化模块，与所有模块连接，基于各个模块的运行状态和关键性能指标，提供系统的实时监测和可视化展示，包括性能指标、报警和通知，提供系统运行的透明度，及时发现和处理问题；所述维护模块，对系统性能进行定期评估，实施必要的优化和更新，与所有模块相互作用，确保系统的持续稳定运行和适应环境的变化。2.一种利用大数据优化风力发电效率的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1. 利用传感器和接口收集来自风力发电设备的实时和历史数据，并将收集的数据进行整合，并存储在统一的数据库中，对整合后的统一数据集进行数据预处理，为模型开发与训练提供数据依据；所述实时和历史数据包括风力涡轮、气象站、电网的实时和历史数据；S2. 基于预处理后的数据集构建和训练混合预测模型，并对训练好的模型进行交叉验证和测试，得到训练并验证后的混合预测...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵多苍，李修树，胡聪，李光顺，薛建峰，刘杨，李哲，郭豹，张步恩，
申请(专利权)人：水电水利规划设计总院，
类型：发明
国别省市：