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申请/专利权人：大唐可再生能源试验研究院有限公司;中国大唐集团科学技术研究总院有限公司
摘要：本发明公开了基于AI算法的风电场发电量预测方法及系统，涉及风电场领域。所述方法包括：接入传感器网络，获取目标风电场的风电场基础信息；根据风电场基础信息，部署与传感器网络通信连接的风速监测单元、风向监测单元、温度湿度监测单元以及发电机运行状态监测单元；采集实时运行参数，上传至IOT技术数字可视化平台；连接风电场发电量数据库，获取历史发电量数据，结合实时运行参数运用AI算法建立风电场发电量预测模型；当发电量预测数据低于预设阈值时，触发预警功能并进行联动控制优化。解决了现有技术中风电场在运维管理时，难以实时监测、预测和优化控制，导致发电量预测不准确的技术问题，达到了提高风电场发电效率的技术效果。
主权项：1.基于AI算法的风电场发电量预测方法，其特征在于，所述方法应用于IOT技术数字可视化平台，所述方法包括：接入与所述IOT技术数字可视化平台连接的传感器网络，获取目标风电场的风电场基础信息，所述风电场基础信息包括地图信息、气象数据以及风力发电机位置坐标；根据所述风电场基础信息，部署与所述传感器网络通信连接的风速监测单元、风向监测单元、温度湿度监测单元以及发电机运行状态监测单元；基于所述传感器网络进行实时数据采集实时运行参数，将所述实时运行参数上传至所述IOT技术数字可视化平台，其中，所述实时运行参数对应的运行特征指标包括风速、风向、气温、湿度、发电机转速、输出功率；连接所述目标风电场的风电场发电量数据库，获取历史发电量数据，结合所述实时运行参数运用AI算法建立风电场发电量预测模型；将所述风电场发电量预测模型输出的发电量预测数据在所述IOT技术数字可视化平台中实时展示，同时，当所述发电量预测数据低于预设阈值时，触发预警功能并进行联动控制优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大唐可再生能源试验研究院有限公司 中国大唐集团科学技术研究总院有限公司 基于AI算法的风电场发电量预测方法及系统
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