1.一种智控磁悬浮微风发电增容䃼偿装置，其特征在于，包括以下模块：数据采集模块，用于采集风电机组的当前控制时间的运行数据；

计算模块，用于计算风电机组的稳定态无功限值 ；

方案生成模块，基于约束条件随机生成下一控制时间的补偿方案，一个补偿方案中包括所有风电机组的在下一控制时间需要输出的无功功率；

方案优化模块，通过多目标进化算法对随机生成的下一控制时间的补偿方案进行优化获得最终的补偿方案；

其中 ， 为风电机组的定子的电压， 为并网点的电网系统频率；

为定子定感；

多目标进化算法的适应度函数为：

，其中 表示第j个个体的适应度值， 和

分别表示第一权重系数和第二权重系数， ， ，

， 表示稳定态无功限值， 表示第一神经网

络；

第一神经网络包括输入层、第一隐藏层、第二隐藏层和全连接层，输入层基于运行数据和第j个个体来生成输入特征矩阵；输入特征矩阵的第u行的行向量表示为，其中， 表示第j个个体中的第u个风电机组的下一控制时间需要输出的无功功率， 表示当前控制时间第u个风电机组输出的无功功率、 表示第u个风电机组的转子有功功率、 表示当前控制时间第u个风电机组的定子有功功率、 表示当前控制时间第u个风电机组的风量、 表示当前控制时间第u个风电机组的风压、 表示当前控制时间的电力系统频率、 表示当前控制时间第u个风电机组的转差；

第一神经网络的第一隐藏层的计算公式如下： ，其中表示第一中间特征矩阵，Q表示第一矩阵，K表示第二矩阵，V表示第三矩阵， 表示输入特征矩阵的行向量的维数， ， ，，其中 、 、 分别表示第一权重矩阵、第二权重矩阵、第三权重矩阵， 表示输入特征矩阵；

第二隐藏层包括RNN单元，RNN单元在N个时间步内依次输入第一中间特征矩阵的N个行向量，在第N个时间步的输出输入到全连接层，全连接层输出表示响应时间的分类标签；

全连接层的分类空间包括100个分类标签，将响应时间的值域 均值离散化为100个点值，分别对应全连接层的分类空间的100个分类标签。

2.根据权利要求1所述的一种智控磁悬浮微风发电增容䃼偿装置，其特征在于，方案生成模块中的约束条件包括： ； ；其中， 表示第s个风电机组在下一控制时间需要输出的无功功率， 表示稳定态无功限值， 表示所有风电机组所需提供的总的无功补偿功率，N表示风电机组的总数。

3.根据权利要求2所述的一种智控磁悬浮微风发电增容䃼偿装置，其特征在于，方案优化模块包括以下执行步骤：步骤101，初始化种群，通过随机生成的下一控制时间的补偿方案进行编码获得个体；

第j个个体 表示为： ，其中 、 和 分别表示随机生成的第j个下一控制时间的补偿方案中的第1、2和N个风电机组在下一控制时间需要输出的无功功率；

步骤102，通过遗传算子更新种群；

步骤103，迭代步骤102达到终止条件时从最终的种群中选择适应度值最大的一个以上的个体解码获得最终的补偿方案。

4.根据权利要求3所述的一种智控磁悬浮微风发电增容䃼偿装置，其特征在于，步骤

102终止条件是：迭代的次数等于Z；Z缺省值为20。

5.根据权利要求4所述的一种智控磁悬浮微风发电增容䃼偿装置，其特征在于，还包括AVC子站和无功补偿设备，AVC子站连接至无功补偿设备，用于获取并网点的目标无功功率，根据目标无功功率向无功补偿设备发送无功调节指令；以及在检测到并网点的无功功率达到无功补偿设备向并网点输出的无功功率的满额后，控制所有风电机组向并网点增发无功功率，以补偿并网点所需的无功补偿功率。

6.根据权利要求5所述的一种智控磁悬浮微风发电增容䃼偿装置，其特征在于，还包括AVC主站，AVC主站连接至AVC子站，AVC子站接收AVC主站下发的无功功率指令，从无功功率指令中获取并网点的目标无功功率。

7.根据权利要求6所述的一种智控磁悬浮微风发电增容䃼偿装置，其特征在于，无功功率指令包括AVC主站下发的电压指令，AVC子站根据电压指令中携带的目标并网点电压计算并网点的目标无功功率。