边缘计算技术在风电场功率波动实时监测中的应用

摘要

为了解决传统集中式监测系统响应延迟高、实时性差等问题，本研究提出了基于边缘计算的风电场功率波动实时监测方法。该方法通过在风机附近部署智能计算节点，实现数据就近处理。主要步骤包括：构建三层架构边缘计算模型，集成卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-Bi-LSTM)模型和多源数据融合机制，建立云边协同计算策略。实验表明：边缘计算架构将数据处理延迟降低至8 ms以内，网络带宽占用减少72%,故障预警准确率达到89.6%,为风电行业数字化转型提供重要技术支撑。

关键词

边缘计算 / 风电场 / 功率波动 / 实时监测 / 深度学习