本发明涉及风电机组，尤其涉及基于多智能体强化学习的风电机组模块化机舱优化方法。
背景技术：
1、风力发电作为一种清洁的可再生能源，其利用风能将动能转化为电能，具有重要的环保和经济意义。随着风力发电技术的不断发展，风电机组的功率和规模逐渐增大，风电机组的设计和优化也面临着越来越多的挑战。传统风电机组的机舱设计通常采用一体化结构，这种设计存在着一些显著的不足之处。
2、首先，传统风电机组的机舱设计通常是一体化的，这种结构导致了安装、维护和升级过程的复杂性和高成本。由于所有的功能组件都集中在一个整体结构中，任何一个组件的故障或需要维护，都可能需要对整个机舱进行拆解和重新组装。这不仅增加了维护的难度和时间成本，还导致了较高的运营成本和较长的设备停机时间。例如，当发电机或齿轮箱等关键组件需要维修或更换时，整个机舱的拆卸和重新安装过程非常繁琐，并且需要大量的人工和时间投入。
3、其次，传统风电机组的运行优化方法往往基于静态模型，难以应对动态变化的环境条件。风电机组的运行环境非常复杂，多变的风速、温度、湿度等外部条件对风电机组的运行状态和性能产生显著影响。传统的静态优化模型无法实时响应这些变化，导致风电机组的运行效率低下。此外，传统的维护计划通常是基于预定的时间间隔和经验规则，缺乏智能预测和动态调整的能力，无法有效减少故障停机时间和维护成本。
4、在现有技术中，尽管一些风电机组已经引入了模块化设计理念，但其模块化程度有限，仍然无法完全解决维护和升级过程中的复杂性问题。例如，将变压器和变流器从塔架底部移至机舱后侧，虽然减少了电缆成本和提高了机组的安全性，但却带来了机架变形过大、振动增大和运输成本上升等一系列新问题。这种设计仍然存在许多缺陷，无法实现真正高效的模块化维护和优化。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的不足，本发明的目的是提供一种基于多智能体强化学习的风电机组模块化机舱优化方法，能够简化风电机组的安装、维护和升级过程，降低运营成本，并能够实时响应动态变化的环境条件，提高风电机组的运行效率和可靠性。
2、为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：
3、本发明的实施例提供了基于多智能体强化学习的风电机组模块化机舱优化方法，包括：
4、设计模块化机舱结构，将风电机组的机舱划分为多个独立的功能模块，所述功能模块包括发电模块、控制模块和冷却模块；
5、在所述功能模块中布置传感器和控制器，形成多智能体系统；
6、采用多智能体强化学习算法，初始化各智能体的状态、动作和奖励函数，设定多智能体系统的总体优化目标；
7、实时获取各智能体的环境和设备运行数据，且各智能体之间共享信息；
8、每个智能体根据实时数据和历史数据，通过强化学习算法调整自身的运行策略，并协同其他智能体进行全局优化；
9、根据各智能体的学习结果，动态调整风电机组的运行参数；
10、实时监测风电机组的运行状态，预测故障风险，制定并执行智能维护计划。
11、作为进一步的实现方式，所述发电模块中布置温度传感器、振动传感器和转速传感器，温度传感器用于监测发电机和齿轮箱温度，振动传感器用于监测主轴和齿轮箱的振动情况，转速传感器用于检测主轴转速；
12、所述控制模块中布置电压传感器和电流传感器，电压传感器用于检测机舱柜和辅助变压器柜的电压，电流传感器用于测量系统中的电流；
13、所述冷却模块中布置温度传感器和流量传感器，温度传感器用于监测冷却系统的温度，流量传感器用于测量冷却液的流量。
14、作为进一步的实现方式，各功能模块中的传感器和控制器通过有线或无线网络连接，形成多智能体系统，各智能体通过网络实现数据共享和通信；
15、各智能体通过分布式计算网络，实现数据的实时传输和处理，使系统在不同工况下协同运行。
16、作为进一步的实现方式，所述功能模块中预留标准化连接接口，以便发电模块、控制模块和冷却模块之间进行物理连接和数据通信。
17、作为进一步的实现方式，所述采用多智能体强化学习算法，初始化各智能体的状态、动作和奖励函数的过程为：
18、初始化各智能体的状态，所述状态包括传感器读取的数据和控制器的初始配置，设定状态变量；所述状态变量包括各传感器的初始数据；
19、定义各智能体的动作集合，所述动作包括调整风电机组运行参数的操作，并设定动作变量；
20、设定各智能体的奖励函数，用于评价智能体的动作对系统性能的影响，所述奖励函数根据风电机组的指标进行计算；
21、设定系统的总体优化目标，所述目标包括提高风电机组的运行效率、减少故障率和降低维护成本，定义总体优化目标函数。
22、作为进一步的实现方式，采用改进的多智能体强化学习算法，智能体根据当前状态和动作，通过奖励函数进行学习和优化，调整其策略，策略更新算法基于传感器数据和风电机组运行工况。
23、作为进一步的实现方式，每个智能体调整运行策略并进行全局优化的过程为：
24、每个智能体在运行过程中实时获取当前状态和历史数据；
25、智能体根据实时数据和历史数据，通过强化学习算法计算当前动作，并根据奖励函数对策略进行评估和调整；
26、智能体根据强化学习算法中的策略更新规则，优化其策略，更新策略参数，使得奖励函数最大化；
27、智能体通过共享数据与其他智能体进行通信和协作，实现全局优化。
28、作为进一步的实现方式，每个智能体在调整自身策略时，考虑其他智能体的状态和动作，通过协同优化算法，实现系统的全局最优；
29、通过多轮次学习和优化，智能体不断调整其策略和动作，使得系统的总体优化目标达到最大化。
30、作为进一步的实现方式，所述实时监测风电机组的运行状态，预测故障风险，制定并执行智能维护计划过程为：
31、实时监测风电机组的运行状态，获取包括温度、振动、转速、电压、电流和冷却液流量关键参数的数据；
32、通过数据分析和模式识别技术，建立风电机组的故障预测模型，计算故障风险指数；
33、根据故障风险指数制定智能维护计划，确定维护时间和维护内容，优化非计划停机时间，优化维护资源配置。
34、作为进一步的实现方式，执行智能维护计划，在预定的维护时间内，对关键组件进行检查和维护，确保其正常运行，根据实时监测数据和故障预测模型的更新结果，调整维护策略；
35、维护完成后，更新风电机组的运行状态和历史数据，重新计算状态变量和历史数据。
36、本发明的有益效果如下：
37、(1)本发明通过设计模块化机舱结构，将风电机组的机舱划分为发电模块、控制模块和冷却模块，使得各个功能模块可以独立生产、运输和安装，简化了风电机组的安装和维护过程，相比于传统的一体化机舱结构，模块化设计减少了维护时对整个机舱的拆解需求，提高了维护效率，减少了设备停机时间，显著降低了运营成本。
38、(2)本发明采用多智能体强化学习算法，智能体通过奖励函数和优化目标进行学习和调整使得风电机组能够实时优化运行参数，确保风电机组在各种工况下的高效运行；通过持续的策略优化和更新，系统能够最大化运行效率，减少能耗，提高发电效益。
39、(3)本发明通过实时监测风电机组的运行状态，预测故障风险，并制定和执行智能维护计划，能够提前识别潜在故障，减少非计划停机时间，优化维护资源配置，降低维护成本；智能体通过协同优化，实现全局最优的维护决策，确保风电机组在长时间运行中的稳定性和可靠性；各智能体通过共享数据和分布式计算网络，实现全局优化，使得系统在不同工况下的运行状态达到最优，显著提升了风电机组的整体性能；通过多轮次的学习和优化，智能体不断调整其策略和动作，使得系统的总体优化目标得以实现。
1.基于多智能体强化学习的风电机组模块化机舱优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多智能体强化学习的风电机组模块化机舱优化方法，其特征在于，所述发电模块中布置温度传感器、振动传感器和转速传感器，温度传感器用于监测发电机和齿轮箱温度，振动传感器用于监测主轴和齿轮箱的振动情况，转速传感器用于检测主轴转速；
3.根据权利要求1或2所述的基于多智能体强化学习的风电机组模块化机舱优化方法，其特征在于，各功能模块中的传感器和控制器通过有线或无线网络连接，形成多智能体系统，各智能体通过网络实现数据共享和通信；
4.根据权利要求1或2所述的基于多智能体强化学习的风电机组模块化机舱优化方法，其特征在于，所述功能模块中预留标准化连接接口，以便发电模块、控制模块和冷却模块之间进行物理连接和数据通信。
5.根据权利要求1所述的基于多智能体强化学习的风电机组模块化机舱优化方法，其特征在于，所述采用多智能体强化学习算法，初始化各智能体的状态、动作和奖励函数的过程为：
6.根据权利要求1所述的基于多智能体强化学习的风电机组模块化机舱优化方法，其特征在于，采用改进的多智能体强化学习算法，智能体根据当前状态和动作，通过奖励函数进行学习和优化，调整其策略，策略更新算法基于传感器数据和风电机组运行工况。
7.根据权利要求1或6所述的基于多智能体强化学习的风电机组模块化机舱优化方法，其特征在于，每个智能体调整运行策略并进行全局优化的过程为：
8.根据权利要求7所述的基于多智能体强化学习的风电机组模块化机舱优化方法，其特征在于，每个智能体在调整自身策略时，考虑其他智能体的状态和动作，通过协同优化算法，实现系统的全局最优；
9.根据权利要求1所述的基于多智能体强化学习的风电机组模块化机舱优化方法，其特征在于，所述实时监测风电机组的运行状态，预测故障风险，制定并执行智能维护计划过程为：
10.根据权利要求9所述的基于多智能体强化学习的风电机组模块化机舱优化方法，其特征在于，执行智能维护计划，在预定的维护时间内，对关键组件进行检查和维护，确保其正常运行，根据实时监测数据和故障预测模型的更新结果，调整维护策略；
