基于动态特征提取和模糊聚类的直驱风电机组分群方法

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基于动态特征提取和模糊聚类的直驱风电机组分群方法
申请号:CN202510939856
申请日期:2025-07-09
公开号:CN120849993A
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于动态特征提取和模糊聚类的直驱风电机组分群方法,属于新能源风电系统建模与数据分析技术领域。其技术方案为:包括以下步骤:S1、动态特征指标构造;S2、关键参数筛选;S3、大数据样本分块;S4、加权贝叶斯模糊聚类;S5、全局聚类中心合并;S6:输出机群划分。本发明的有益效果为:本发明结合多尺度排列熵MPE构造风机动态特征指标,以提升大规模风电场的分群准确性和适用性。
技术关键词
动态特征提取 群方法 数据拟合模型 灵敏度分析法 直驱风电机组 模糊聚类方法 大规模风电场 新能源风电 多尺度 样本 变量 识别控制器 贝叶斯方法 数据分析技术 隶属度函数 指标 风电系统