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申请/专利权人:华南理工大学
摘要:本发明公开了一种基于淘金优化器的海上风力发电机组模型训练方法,该发明首先搭建了海上风力发电机组的云‑边‑端框架,分为终端设备层、边缘设备层以及云端设备层,所述终端设备层通过第一网络层与边缘设备层通信,所述边缘设备层通过第二网络层与云端设备层通信;云端设备层中应承担训练海上风力发电机组模型的责任,边缘设备层可通过TCPIP下载海上风力发电机组的模型,进而实现对海上风力发电机组的监控和预测。该发明通过极限学习机训练海上风力发电机组模型,但是海上风力发电机组的特征维数较多。因此,该发明通过淘金优化器筛选特征,降低了特征维度,提高模型训练的效率。
主权项:1.一种基于淘金优化器的海上风力发电机组模型训练方法,其特征在于:首先搭建了海上风力发电机组的云-边-端框架,分为终端设备层、边缘设备层以及云端设备层,所述终端设备层通过第一网络层与边缘设备层通信,所述边缘设备层通过第二网络层与云端设备层通信;云端设备层包括数据服务器和应用服务器;边缘设备层包括智能网关和边缘计算机;终端设备层包括各类传感器和海上风力发电机组的控制器;其中应用服务器构建海上风力发电机组的模型;所述海上风力发电机组模型训练方法包括以下步骤:步骤S1.导入海上风力发电机组样本数据集;S2.利用淘金优化器筛选出特征;S3.利用筛选出的特征构成训练数据集,利用极限学习机训练海上风力发电机组模型。
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权利要求:
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