国网宁夏电力和三峡大学联手研发新风机控制技术提升数据利用率

来源：ladbrokes官网    发布时间：2025-03-21 04:24:05

  在全球能源变革的浪潮中，风能作为一种绿色可再次生产的能源，正受到慢慢的变多的重视。近日，国网宁夏电力有限公司电力科学研究院与三峡大学联合申请了一项新专利，名为“一种基于REF‑BiLSTM模型的双馈风机控制参数辨识方法及系统”。这项创新具体是如何提升风机控制技术的效率的？我们共同来深入探讨。

  在当今大数据时代，如何有效利用海量数据成为了科研与工程应用的核心挑战之一。而在风能利用中，对于双馈感应风机（DFIG）的控制参数辨识，精准性显得很重要。传统的操控方法往往依赖于经验模型与初步数据，这不仅效率低下，也不够灵活。

  REF-BiLSTM模型，即强化学习与双向长短期记忆网络的结合，恰如其名，不仅引入了深度学习的优势，还融入了强化学习的高效性，使得风机控制参数的辨识能更智能化、自动化。这就从另一方面代表着，在未来的风力发电中，我们将可以在一定程度上完成更加精准、高效的控制，最终提高发电量和使用效率，从而推动整个清洁能源行业的发展。

  传统的DFIG控制参数辨识方法通常依赖于基于物理模型与一般的数据处理。这种方法具有一定的局限性，尤其是在面对复杂实时数据时，往往有可能会出现参数识别不准确，导致风机动作不协调，以此来降低发电效率，而这恰恰是当前很多风力发电项目面临的一大难题。

  而国网宁夏电力与三峡大学的最新研发方法中，通过ART-GA算法生成训练数据集，并利用RFE算法进行特征提取，最后运用BiLSTM模型进行参数的精确辨识。这一创新过程不仅实现了数据集的优化与提升，更关键的是，使用了递归特征消除的方式，提高了数据利用率。这样，风机控制能够在更多实时变量的基础上进行运算与反馈，形成一个高效的循环系统。

  根据目前的市场环境与国家政策的导向，清洁能源的发展已成为各国经济转型的重要方向。中国政府在推动可再次生产的能源发展的过程中，风能作为重要一环，不断获得支持与关注。国网宁夏电力作为电力行业的核心单位，在这一趋势下积极探索新技术，不仅是为了响应政策号召，更是为了在竞争非常激烈的市场中赢得主动权。

  随着全球对可再次生产的能源需求的一直增长，清洁能源的市场空间日益扩大，国网宁夏电力与三峡大学的合作也正是在这样的背景下形成的。双方通过技术创新联手，充分体现了高校与企业合力推动科学技术进步与市场应用的巨大潜力。未来，随着这项新专利的落地应用，或许将为整个风能行业带来不小的变革。

  国网宁夏电力与三峡大学合作申请的这项新专利，揭示了风力发电未来发展的技术方向，也反映了市场与政策的合力。通过提高控制参数的辨识精度，风机构建了更为智能化的控制体系，将有效提升发电效率。

  这一创新在有效利用数据、解决风能利用中存在的问题的同时，也增强了整个行业的竞争力。未来，随着清洁能源政策的进一步落地实施与技术的慢慢的提升，我们有理由相信，风能必将在绿色发展中发挥更重要的作用。让我们共同期待，风能发电带来的新时代马上就要来临！返回搜狐，查看更加多