【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种风电集群协同智能化管理方法及系统。
技术介绍
1、随着技术的不断发展，风电机组的集群管理成为研究的热点问题。目前，在对风电机组进行集群管理时，对监控风电机组的异常响应需要较长时间，且当同时有多个风电机组产生异常时，容易出现分析卡顿、错误报警等并发性故障，风电场机组运行的效率和安全性无法得到保障。现有技术存在着风电集群协同管理时响应速度慢，进行协同管理时算力分配不均衡的技术问题。
技术实现思路
1、本申请提供了一种风电集群协同智能化管理方法及系统，用于针对解决现有技术中风电集群协同管理时响应速度慢，进行协同管理时算力分配不均衡的技术问题。
2、鉴于上述问题，本申请提供了一种风电集群协同智能化管理方法及系统。
3、本申请的第一个方面，提供了一种风电集群协同智能化管理方法，所述方法包括：
4、获取多个风电机组，将所述多个风电机组进行集群控制，得到风电集群控制模块；
5、根据所述风电集群控制模块上传所述多个风电机组的机组运行数据，对所述多个风电机组的机组运行数据进行识别，获取所述多个风电机组的算力指标；
6、根据所述风电集群控制模块，获取预设算力融合指标；
7、以所述预设算力融合指标为状态上限空间，将所述多个风电机组的算力指标输入有限空间分解模型；
8、根据所述有限空间分解模型对所述多个风电机组进行识别，当所述有限空间分解模型收敛时得到n个分解结果，其中，所述有限空间分解
9、根据所述n个分解结果对所述多个风电机组进行分区协同管理。
10、本申请的第二个方面，提供了一种风电集群协同智能化管理系统，所述系统包括：
11、风电集群控制模块获得单元，用于获取多个风电机组，将所述多个风电机组进行集群控制，得到风电集群控制模块；
12、算力指标获取单元，用于根据所述风电集群控制模块上传所述多个风电机组的机组运行数据，对所述多个风电机组的机组运行数据进行识别，获取所述多个风电机组的算力指标；
13、算力融合指标获取单元，用于根据所述风电集群控制模块，获取预设算力融合指标；
14、算力指标输入单元，用于以所述预设算力融合指标为状态上限空间，将所述多个风电机组的算力指标输入有限空间分解模型；
15、分解结果获得单元，用于根据所述有限空间分解模型对所述多个风电机组进行识别，当所述有限空间分解模型收敛时得到n个分解结果，其中，所述有限空间分解模型收敛的条件为所述n个分解结果对应的n个算力融合指标之间的方差小于等于期望方差；
16、分区协同管理单元，用于根据所述n个分解结果对所述多个风电机组进行分区协同管理。
17、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
18、本申请通过获取多个风电机组，将多个风电机组进行集群控制，得到风电集群控制模块，然后根据风电集群控制模块上传多个风电机组的机组运行数据，对多个风电机组的机组运行数据进行识别，获取多个风电机组的算力指标，进而根据风电集群控制模块，获取预设算力融合指标，以预设算力融合指标为状态上限空间，将多个风电机组的算力指标输入有限空间分解模型，然后根据有限空间分解模型对多个风电机组进行识别，当有限空间分解模型收敛时得到n个分解结果，其中，有限空间分解模型收敛的条件为n个分解结果对应的n个算力融合指标之间的方差小于等于期望方差，进而根据n个分解结果对多个风电机组进行分区协同管理。达到了提升风电集群协同管理效率，优化分区算力资源配置均衡性，提高管理稳定性的技术效果。
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1.一种风电集群协同智能化管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述有限空间分解模型对所述多个风电机组进行识别，方法包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述M个初始化区块对应的分解策略组合进行收敛的条件识别，方法还包括：
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，进行下一轮次的有限空间分解寻优包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述N个分解结果对所述多个风电机组进行分区协同管理，方法包括：
8.一种风电集群协同智能化管理系统，其特征在于，所述系统包括：
【技术特征摘要】
1.一种风电集群协同智能化管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述有限空间分解模型对所述多个风电机组进行识别，方法包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述m个初始化区块对应的分解策略组合进行收敛的条件识别，方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕勇，蒋海涛，方颖，孙东峰，
申请(专利权)人：普金硬科技南通有限公司，
类型：发明
国别省市：
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