【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于风力发电，涉及一种风电场自然灾害预警方法、系统、设备和介质。
技术介绍
1、风力发电作为一种清洁可再生能源，在全球能源结构转型中扮演着越来越重要的角色。然而，风电场通常建立在气候条件复杂的区域，面临着诸如台风、雷暴、冰雹等自然灾害的威胁。这些灾害不仅会对风电设备造成严重损害，还会影响电网的稳定性和电力供应的可靠性。因此，建立一个有效的自然灾害预警系统对于风电场的安全运营至关重要。
2、目前，风电场的灾害预警主要依赖于气象部门提供的天气预报信息和风电场自身的简单监测系统。这些系统通常只能提供大范围、低精度的预警信息，对风电场的灾害预警不够精确和及时。同时，现有的预警系统往往是基于单一数据源进行分析，无法全面捕捉复杂的环境变化，导致预警的准确性和及时性受到限制。
3、综上所述，现有风电场的灾害预警存在预警不够精确和及时的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种风电场自然灾害预警方法、系统、设备和介质，以解决现有风电场的灾害预警存在预警不够精确和及时的技术问题，本专利技术能够对风电场的灾害进行精确和及时的预警。
2、为了达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案予以实现：
3、第一方面，本专利技术提供一种风电场自然灾害预警方法，包括以下步骤：
4、获取风电场环境数据；
5、对风电场环境数据进行预处理和初步分析；
6、采用深度学习模型处理风电场环境数据，利用跨模态注意力机制，融合风
7、建模风机之间的空间关系，依据风机之间的空间关系和融合后的风电场环境数据获取风电场的时空依赖关系；
8、根据预警阈值和风电场的复杂时空依赖关系进行灾害链式反应的预测，生成预测结果；
9、根据预测结果生成应对自然灾害的优化方案。
10、第二方面，本专利技术提供一种风电场自然灾害预警系统，包括：
11、数据获取模块，用于获取风电场环境数据；
12、预处理模块，用于对风电场环境数据进行预处理和初步分析；
13、数据融合模块，用于采用深度学习模型处理风电场环境数据，利用跨模态注意力机制，融合风电场环境数据，得到融合后的风电场环境数据；
14、时空关系获取模块，用于建模风机之间的空间关系，依据风机之间的空间关系和融合后的风电场环境数据获取风电场的时空依赖关系；
15、预测结果生成模块，用于根据预警阈值和风电场的复杂时空依赖关系进行灾害链式反应的预测，生成预测结果；
16、优化方案生成模块，用于根据预测结果生成应对自然灾害的优化方案。
17、第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括：处理器；存储器，用于存储计算机程序指令；用于执行所述计算机程序时实现风电场自然灾害预警方法的步骤。
18、第四方面，本专利技术提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器加载并运行时，所述处理器执行风电场自然灾害预警方法。
19、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
20、1、本专利技术方法通过获取风电场环境数据，以便及时准确的预测未来的环境状况，为预警提供依据。对风电场环境数据进行预处理和初步分析，提高数据质量：通过去除噪声、异常值和冗余信息，提高后续分析的准确性，标准化数据：使不同来源和类型的数据可比，便于模型处理，便于快速发现数据中的明显趋势和异常，为深入分析提供方向（；采用深度学习模型处理风电场环境数据，利用跨模态注意力机制，融合风电场环境数据，得到融合后的风电场环境数据，实现多源数据的深度融合，提高预警模型的准确性，采用深度学习模型能够学习数据中的复杂模式和相互作用，捕捉复杂非线性关系，自动特征提取，减少人工特征工程的需求，发现潜在的重要特征，提高鲁棒性，多模态融合增强了模型对单一数据源故障或缺失的抗干扰能力；建模风机之间的空间关系，依据风机之间的空间关系和融合后的风电场环境数据获取风电场的时空依赖关，有利于提高对未来风电场运行状态的预测精度系，有利于捕捉风机之间的相互影响，如尾流效应和风力传播；有利于时间序列分析，识别环境变化的时间模式和周期性特征，有利于局部化预测，为每个风机提供针对性的预测，考虑其独特的地理位置和环境条件，有利于优化资源分配，基于时空依赖关系，更有效地分配监测和维护资源；根据预警阈值和风电场的复杂时空依赖关系进行灾害链式反应的预测，生成预测结果，有利于提前预警，识别潜在的灾害触发因素，提供更长的预警时间，有利于风险评估，评估单一灾害可能引发的连锁反应，全面评估风险，有利于情景模拟，便于模拟不同灾害发展路径，支持决策制定，有利于动态阈值调整，便于根据时空依赖关系，为不同区域和时间段设置适当的预警阈值，有利于减少误报，便于通过考虑复杂依赖关系，提高预警的准确性，减少误报率；根据预测结果生成应对自然灾害的优化方案，能够在灾害发生前或发生时迅速实施，有利于个性化响应：根据每个风机的具体情况，制定针对性的防护措施，有利于资源优化，便于根据风险等级合理分配应急资源，提高效率，有利于预防性维护，便于识别高风险区域，实施预防性维护，减少设备损坏，有利于快速响应，便于预先制定应对方案，缩短灾害发生时的响应时间，有利于通过精准的预警和响应，减少不必要的停机时间，优化风电场的整体运营效率。。
21、2、本专利技术系统包括：数据获取模块、预处理模块、数据融合模块、时空关系获取模块、预测结果生成模块和优化方案生成模块，数据获取模块用于获取风电场环境数据；预处理模块用于对风电场环境数据进行预处理和初步分析；数据融合模块用于采用深度学习模型处理风电场环境数据，利用跨模态注意力机制，融合风电场环境数据，得到融合后的风电场环境数据；时空关系获取模块用于建模风机之间的空间关系，依据风机之间的空间关系和融合后的风电场环境数据获取风电场的时空依赖关系；预测结果生成模块用于根据预警阈值和风电场的复杂时空依赖关系进行灾害链式反应的预测，生成预测结果；优化方案生成模块用于根据预测结果生成应对自然灾害的优化方案。各个模块相互配合能够对风电场的灾害进行精确和及时的预警。
22、3、本专利技术设备和介质同样能够对风电场的灾害进行精确和及时的预警。
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1.风电场自然灾害预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的风电场自然灾害预警方法，其特征在于，所述风电场环境数据包括：光谱信息、影像信息、温度信息和声音信息。
3.根据权利要求1所述的风电场自然灾害预警方法，其特征在于，所述对风电场环境数据进行预处理和初步分析的步骤具体如下：
4.根据权利要求1所述的风电场自然灾害预警方法，其特征在于，所述采用深度学习模型处理风电场环境数据，利用跨模态注意力机制，融合风电场环境数据的步骤具体如下：图像识别模型基于卷积神经网络架构，采用迁移学习和微调策略，使用Focal Loss作为损失函数，进行图像数据处理；
5.根据权利要求1所述的风电场自然灾害预警方法，其特征在于，所述建模风机之间的空间关系，依据风机之间的空间关系和融合后的风电场环境数据获取风电场的时空依赖关系的步骤具体如下：
6.根据权利要求1所述的风电场自然灾害预警方法，其特征在于，所述根据预警阈值和风电场的复杂时空依赖关系进行灾害链式反应的预测的步骤具体如下：
7.根据权利要求1所述的风电场自
8.风电场自然灾害预警系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括：处理器；存储器，电子设备用于存储计算机程序指令；其特征在于，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一项所述的风电场自然灾害预警方法的步骤。
10.一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器加载并运行时，所述处理器执行权利要求1-7任一项所述的风电场自然灾害预警方法。
...【技术特征摘要】
1.风电场自然灾害预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的风电场自然灾害预警方法，其特征在于，所述风电场环境数据包括：光谱信息、影像信息、温度信息和声音信息。
3.根据权利要求1所述的风电场自然灾害预警方法，其特征在于，所述对风电场环境数据进行预处理和初步分析的步骤具体如下：
4.根据权利要求1所述的风电场自然灾害预警方法，其特征在于，所述采用深度学习模型处理风电场环境数据，利用跨模态注意力机制，融合风电场环境数据的步骤具体如下：图像识别模型基于卷积神经网络架构，采用迁移学习和微调策略，使用focal loss作为损失函数，进行图像数据处理；
5.根据权利要求1所述的风电场自然灾害预警方法，其特征在于，所述建模风机之间的空间关系，依据风机之间的空间关系和融合后的风电场环境数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡春辉，张伟娇，王德林，于涵，王忠杰，刘吉辰，薛晗光，
申请(专利权)人：华能赫章风力发电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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