基于深度学习对风力发电系统进行仿真的仿真校核方法

摘要

本发明提供一种基于深度学习对风力发电系统进行仿真的仿真校核方法，包括：初步筛选可信性大于第一阈值的可信指标数据集；将可信指标数据集计算权重；将所述权重归一化后分到元素指标内；根据权重指标确认元素指标，并对权重值为零的指标剔除；将各个地区的不同服务器的元素指标分配到不同的仿真定义中，构成仿真定义矩阵；将仿真定义矩阵归入子模块中，得到领域子模块矩阵；根据领域所需要的功能，将领域子模块矩阵填充后，采用模糊层次分析法，确定领域内子模块按照功能划分所占权重，筛选掉权重为零的领域子模块指标，将不为零的指标分配给各个领域；获得多个领域仿真的校核结果，得到准确的风力发电系统的体系仿真数据集。