[发明专利]一种使用经过训练的AI模型控制风电场的风力涡轮机的方法

权利要求书

1.一种控制风电场(1)的风力涡轮机(2)的方法，所述风电场(1)包括多个风力涡轮机(2)，所述方法包括以下步骤：

-从多个提供数据的风力涡轮机(5)获得事故信号数据，所述事故信号数据包括由所述提供数据的风力涡轮机(5)生成的事故信号，

-将所述事故信号数据馈送到人工智能(AI)模型(9)并借助于所述事故信号数据训练AI模型(9)，以便在由所述提供数据的风力涡轮机(5)生成的事故信号中识别模式，

-识别由所述提供数据的风力涡轮机(5)响应于生成的事故信号而执行的动作，并基于此，将一个或多个动作与识别的模式相关联，

-在所述风电场(1)的风力涡轮机(2)的运行期间，检测来自所述风电场(1)的一个或多个风力涡轮机(2)的一个或多个事故信号，

-将检测到的事故信号与AI模型(9)识别的模式进行比较，以及

-在检测到的事故信号与识别的模式中的至少一个匹配的情况下，通过执行与匹配模式相关联的动作来控制所述风电场(1)的风力涡轮机(2)。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括监测所述风电场(1)的场址处的风力条件的步骤，并且其中控制所述风电场(1)的风力涡轮机(2)的步骤还基于监测到的风力条件。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述事故信号包括警告和/或警报。

4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，与识别的模式相关联的动作包括使一个或多个风力涡轮机(5)停机。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，控制所述风电场(1)的风力涡轮机(2)的步骤包括在基于由所述风力涡轮机(2)自身生成的警告或警报启动一个或多个风力涡轮机(2)处的停机程序之前使所述风电场(1)的一个或多个风力涡轮机(2)停机。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括以下步骤：

-在所述风电场(1)的运行期间从所述风电场(1)的风力涡轮机(2)获得事故信号数据，

-将获得的事故信号数据馈送到AI模型(9)，以及

-基于所述事故信号数据重新训练AI模型(9)，从而改进AI模型(9)。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括以下步骤：基于将检测到的事故信号与由AI模型(9)识别的模式进行比较的步骤，确定极端天气事件正在发生。

8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，由AI模型(9)识别的模式包括其中相同或类似的事故信号已经由布置在同一风电场(6)中的两个或更多个提供数据的风力涡轮机(5)生成的模式。

9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括以下步骤：通过响应于所述风电场(1)的另一风力涡轮机(2)检测到的事故信号与识别的模式中的至少一个之间的匹配而执行动作来控制所述风电场(1)的风力涡轮机(2)中的至少一个。