【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力电网，特别涉及一种基于离散化的海上风电并网系统状态概率预测方法及装置。
技术介绍
1、海上风电并网系统在全球可再生能源领域中占据越来越重要的地位，特别是在风力资源丰富的海洋区域。然而，这些系统的运营环境具有独特的复杂性，包括极端的气象条件和海洋特性，这对系统的稳定性和安全运行提出了更高的要求。海上风电并网系统及其设备必须适应连续变化的海洋环境，如高温、高湿、强烈的盐雾腐蚀、以及持续的振动和洋流影响。此外，极端天气事件如雷暴和台风的频繁发生，增加了系统故障和损害的风险。这些因素不仅加速设备老化，还可能引发复杂的故障链，导致整个系统的不稳定。
2、由于海上风电设备的可达性较低，维护和故障修复成本显著高于陆上风电系统。因此，开发一种能够精准预测并网系统潜在风险和性能变化的方法变得尤为重要。这种预测方法需要考虑到海洋环境的不确定性和多变性，能够实时地评估风险并提供可靠的数据支持，以优化系统的运行和维护策略。当前的研究主要集中在设备的内部因素和陆上环境下的故障模式分析，而对于海上特殊环境下的设备状态和故障发展机理的认...
【技术保护点】
1.一种基于离散化的海上风电并网系统状态概率预测方法，其特征在于,其包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于离散化的海上风电并网系统状态概率预测方法，其特征在于：步骤S11中对收集到的海上风电场输出功率的时序连续数据Xt进行预处理，具体包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的基于离散化的海上风电并网系统状态概率预测方法，其特征在于：步骤S12中确定时序连续数据的离散级数N，具体为：
4.根据权利要求1所述的基于离散化的海上风电并网系统状态概率预测方法，其特征在于：步骤S21中的多头注意力机制需要进行映射子空间的构建，具体为：<...
【技术特征摘要】
1.一种基于离散化的海上风电并网系统状态概率预测方法，其特征在于,其包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于离散化的海上风电并网系统状态概率预测方法，其特征在于：步骤s11中对收集到的海上风电场输出功率的时序连续数据xt进行预处理，具体包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的基于离散化的海上风电并网系统状态概率预测方法，其特征在于：步骤s12中确定时序连续数据的离散级数n，具体为：
4.根据权利要求1所述的基于离散化的海上风电并网系统状态概率预测方法，其特征在于：步骤s21中的多头注意力机制需要进行映射子空间的构建，具体为：
5.根据权利要求1所述的基于离散化的海上风电并网系统状...
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