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申请/专利权人：青岛智和精密科技有限公司

摘要：本申请公开了一种风力发电机最优力矩系数校正方法，涉及智能控制领域，其将由传感器组实时监测的风力发电机的运行状态（风速值、转速值和功率值）通过有线通信网络传输至力矩系数优化控制后台服务器，并在所述力矩系数优化控制后台服务器中利用基于人工智能的数据处理和分析技术对所述风速值、所述转速值和所述功率值进行时序隐含关联分析，以此根据所述风力发电机的各个运行状态之间的时序交互响应隐含特征来自适应地优化当前时间点的力矩系数。通过这样的方式，能够更快速地响应风力发电机的运行状态变化，以适应风力发电机在不同风速和运行条件下的需求，从而提高风力发电机的运行效率和性能。

主权项：1.一种风力发电机最优力矩系数校正方法，其特征在于，包括：通过传感器组实时监测风力发电机的运行状态以得到运行状态的时间序列，其中，所述运行状态包括风速值、转速值和功率值；将所述运行状态的时间序列通过有线通信网络传输至力矩系数优化控制后台服务器；在所述力矩系数优化控制后台服务器，将所述运行状态的时间序列按照参数样本维度进行数据规整以得到风速值的时间序列、转速值的时间序列和功率值的时间序列；在所述力矩系数优化控制后台服务器，将所述风速值的时间序列、所述转速值的时间序列和所述功率值的时间序列分别进行时间序列编码以得到风速时序关联隐含特征向量、转速时序关联隐含特征向量和功率时序关联隐含特征向量；在所述力矩系数优化控制后台服务器，将所述转速时序关联隐含特征向量和所述功率时序关联隐含特征向量输入基于高斯先验分布引导的特征融合模块以得到转速-功率时序关联隐含特征向量；在所述力矩系数优化控制后台服务器，将所述风速时序关联隐含特征向量和所述转速-功率时序关联隐含特征向量输入非线性反馈式交互模块以得到风速-风速响应参数时序交互隐含表示向量作为风速-风速响应参数时序交互隐含表示特征；基于所述风速-风速响应参数时序交互隐含表示特征，得到优化指令；基于所述风速-风速响应参数时序交互隐含表示特征，得到优化指令，包括：在所述力矩系数优化控制后台服务器，将所述风速-风速响应参数时序交互隐含表示向量输入基于分类器的力矩系数优化器以得到优化指令，所述优化指令用于表示当前时间点的力矩系数应增大、应减小或应保持不变；在所述力矩系数优化控制后台服务器，将所述风速-风速响应参数时序交互隐含表示向量输入基于分类器的力矩系数优化器以得到优化指令，包括：确定所述风速-风速响应参数时序交互隐含表示向量输入基于分类器的力矩系数优化器得到的分别与表示当前时间点的力矩系数应增大、应减小或应保持不变对应的增大概率值、减小概率值和不变概率值；计算所述增大概率值、所述减小概率值和所述不变概率值组成的概率分布向量的二范数，并将所述二范数除以3的平方根以得到优化类概率值，并将一减去所述优化类概率值得到优化类概率差值；分别计算所述风速-风速响应参数时序交互隐含表示向量的每个特征值以所述优化类概率值为指数的幂函数以得到所述风速-风速响应参数时序交互类向量；分别计算所述风速-风速响应参数时序交互隐含表示向量的每个特征值以所述异常类概率差值为指数的幂函数以得到所述风速-风速响应参数时序交互类差向量；将所述优化类概率值与所述风速-风速响应参数时序交互类差向量进行点乘以得到第一风速-风速响应参数时序交互中间类向量，并将所述优化类概率差值与所述风速-风速响应参数时序交互类向量进行点乘以得到第二风速-风速响应参数时序交互中间类向量；将所述第一风速-风速响应参数时序交互中间类向量与所述第二风速-风速响应参数时序交互中间类向量进行点乘后，进一步与所述优化类概率值与所述风速-风速响应参数时序交互类向量的点乘结果进行点加，以得到优化的风速-风速响应参数时序交互隐含表示向量；将所述优化的风速-风速响应参数时序交互隐含表示向量输入所述基于分类器的力矩系数优化器以得到优化指令。

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