一种风力发电机组多维动态安全域构建方法

本发明公开了一种风力发电机组多维动态安全域构建方法，该方法通过共享权重的深度神经网络技术，结合置信水平理论，建立包含风速、载荷和转速等多个关键变量的多维动态安全域。本发明首先对采集的风机运行数据进行异常值检测、滤波平滑和归一化预处理；然后采用基于共享权重的深度神经网络，依据涉及变量个数，分别构建风速‑载荷、风速‑转速、载荷‑转速等多组二维安全面，并通过加权融合算法将二维安全面组合成完整的多维安全域；进一步引入置信水平概念，采用指数衰减函数计算状态点到安全域边界的置信水平，将安全域划分为安全区域、临界安全区域和危险区域；最后设计滑动时间窗口和时间衰减权重机制，实现安全域的自适应动态更新。本发明无需准确的物理建模，能够精确描述风机在不同工况下的安全运行边界，可自适应地随系统状态和环境变化实时调整，为风机安全控制提供可靠约束条件，特别适用于大型风力发电机组在复杂风况下的安全运行监测及控制。本发明提供了一种解决风机安全边界难以描述和运行多参数耦合问题的有效方法，具有广泛的工程应用价值。