[发明专利]基于深度学习网络的数据驱动风电系统孪生方法及系统有效
| 申请号： | 202210213632.0 | 申请日： | 2022-03-07 |
| 公开（公告）号： | CN114297947B | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 武昕;刘宇航;余昊杨 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/06;G06T17/00;H02J3/00;H02J3/38;H02J13/00 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 王爱涛 |
| 地址： | 102206 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习网络的数据驱动风电系统孪生方法及系统，属于数字孪生技术领域，首先基于单目视觉的三维重建方法生成物理实体静态模型，然后构建双重深度学习网络模型，利用双重深度学习网络模型获得风电系统中物理实体的动态运行模拟过程，并构建用于预测风电系统发电功率的长短时记忆神经网络规则模型，利用长短时记忆神经网络规则模型预测发电功率，最后利用数字孪生平台将风电系统中物理实体的动态运行模拟过程、预测发电功率与物理实体静态模型结合，实现孪生风电系统中物理实体的三维可视化，实现了对风电系统设备的远程监控与管理，提高其运维水平，并实现短期风电功率预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 网络 数据 驱动 系统 孪生 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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