1.一种自动控制风力发电机组的偏航定位系统，其特征在于：包括风力发电机组控制系统，所述风力发电机组控制系统通信连接有风力发电机组数据采集模块、风力发电机组数据处理模块和风力发电机组数据分析模块；

所述风力发电机组数据采集模块包括：风电机组上的风速计、风向标和温度传感器，监测风速和风向的变化，检测风力发电机组各部件运行时的温度；

所述风力发电机组数据处理模块通过训练BP神经网络模型，实现对风向的精确预测和对偏航角度的自动调整；

所述风力发电机组数据分析模块基于BP神经网络模型预测结果，实现风力发电机组不同风速和风向下的偏航角度调整和设定系统各部件不同温度情况下的阈值；

所述风力发电机组控制系统负责接收并处理采集到的原始数据，执行偏航，以及检测系统各部件温度；

所述风力发电机组数据采集模块通过安装在风电机组上的风速计和风向标，实时监测风速和风向的变化的过程包括：

风速计通过其内部的螺旋桨感受风的大小，并将其转换为电信号，上述电信号与风速成正比，当风速增大，电信号随着增强，当风速减小，电信号随着减弱，风向标用来感知风的方向，它是一个可以自由旋转的装置，其内部包含有电位器，当风向变化时，风向标随之旋转，从而产生相应的电信号，这个信号即代表当前的风向，采集到的风速和风向信号经过模数转换为数字信号；

所述风力发电机组数据采集模块通过温度传感器，检测风力发电机组各部件运行时的温度的过程包括：

温度传感器通过其内部的热敏元件感知偏航定位系统齿轮箱、发电机和轴承的温度，当温度发生变化时，热敏元件的电阻值会随之变化，该变化被转换为电信号后进行放大、滤波和模数转换为数字信号，并通过通信协议传输到风力发电机组的控制系统；

所述风力发电机组数据处理模块将采集数据输入BP神经网络模型输入层的过程包括：

将采集到的数据进行清洗，去除噪声和异常值，对数据进行归一化处理，使其处于相同的量纲和范围，对数据进行平滑处理，以减少数据的波动性和不确定性，构建BP神经网络模型，所述神经网络模型包括输入层、隐藏层和输出层，将风速、风向和温度的历史数据作为BP神经网络的输入，用于训练模型，使其能够学习到风速、风向与风向预测之间的关系以及各部件温度与偏航调整之间的关联关系，输入层的节点数对应输入特征的数量。

2.根据权利要求1所述的一种自动控制风力发电机组的偏航定位系统，其特征在于：所述风力发电机组数据处理模块训练BP神经网络模型隐藏层的过程包括：隐藏层中的神经元通过加权求和和激活函数处理输入数据，提取出与风向预测和偏航角度调整相关的特征，所述特征包括风速、风向和温度数据的非线性变换，由于风向预测和偏航角度调整问题是非线性的，隐藏层中的神经元通过Sigmoid激活函数引入非线性因素，使模型能够处理复杂的非线性关系，隐藏层中的各神经元通过相互连接和协作，整合来自输入层的信息，形成对风向和偏航角度调整的全面理解。

3.根据权利要求2所述的一种自动控制风力发电机组的偏航定位系统，其特征在于：所述风力发电机组数据处理模块训练BP神经网络模型输出层的过程包括：在预测风向的任务中，采用回归模型来输出连续的风向角度值，输出层中的一个神经元，用于输出预测的风向角度值，该神经元的输出值经过sigmoid激活函数变换后，即为预测的风向角度，在偏航角度调整的任务中，采用分类模型来输出离散的调整指令，输出层中的三个神经元分别对应三个不同的调整指令，所述调整指令包括左转、右转和保持，神经元的输出值经过softmax函数变换后，得到一个概率分布，表示每个调整指令的概率，系统选择概率最高的调整指令作为最终的输出，并发送给控制系统以执行偏航调整，将实时采集的数据输入到训练好的BP神经网络模型中，模型根据输入数据计算并输出预测的风向变化和系统各部件工作的健康状态，系统根据预测结果和当前机组的运行状态，计算出需要调整的偏航角度，并生成控制指令，偏航系统控制器根据控制指令调整偏航角度，使风机叶片始终朝向风的方向，保持偏航系统温度在正常工作范围内。

4.根据权利要求3所述的一种自动控制风力发电机组的偏航定位系统，其特征在于：所述风力发电机组数据分析模块基于BP神经网络模型预测结果，实现风力发电机组不同风速和风向下偏航角度调整的过程包括：当切入风速在3米/秒以下时，风力发电机组无法有效发电，此时偏航系统处于待机状态，不进行偏航调整，当风速逐渐升高至切入风速以上但低于额定风速12米/秒时，偏航系统根据风向标的数据实时调整风轮朝向，BP神经网络模型根据历史数据和实时数据预测风向变化，当风速达到额定风速以上时，偏航系统根据风速和风向的变化以及机组的运行状态，动态调整偏航角度，在切出风速25米/秒以上情况下，风力发电机组自动脱网停机，偏航系统将风轮调整至侧风位置，另外，当风向发生显著变化时，BP神经网络模型根据实时数据快速预测新的风向，并控制偏航系统连续且平滑地调整风轮朝向。

5.根据权利要求4所述的一种自动控制风力发电机组的偏航定位系统，其特征在于：所述风力发电机组数据分析模块基于BP神经网络模型预测结果，设定系统各部件不同温度情况下阈值的过程包括：当风力发电机组的齿轮箱温度在30℃至70℃时，系统正常工作，当齿轮箱温度达到80℃时，系统发出高温报警，启动安装在齿轮箱外部的散热片，当齿轮箱温度达到90℃时，风力发电机组自动停机，当风力发电机组的发电机温度在60℃至120℃时，系统正常工作，当发电机温度达到130℃时，系统发出高温报警，启动发电机内部的冷却水循环系统，当发电机温度达到150℃时，风力发电机组自动停机，当风力发电机组的轴承温度在30℃至70℃时，系统正常工作，当轴承温度达到80℃时，系统发出高温报警，确保润滑油脂充足且清洁，调整风力发电机组的负载和转速，当轴承温度达到95℃时，风力发电机组自动停机，当齿轮箱温度降低到‑20℃及以下，发电机温度降低到‑10℃及以下以及轴承温度降低到‑15℃及以下时，所述三种情况中任何一种情况出现，系统发出低温报警，并通过启动加热器来对应加热齿轮箱、发电机和轴承，使其恢复正常温度范围，调整叶片角度以减少因低温而导致的风力发电机组振动和噪声，以及针对低温环境，选择使用具有较低凝固点和良好流动性的低温润滑油，以确保系统各部件在低温下仍能保持良好的润滑效果。

6.根据权利要求5所述的一种自动控制风力发电机组的偏航定位系统，其特征在于：所述风力发电机组控制系统负责接收并处理采集到的原始数据，执行偏航和检测系统各部件温度的过程包括：控制系统接收数据采集模块传输的风速、风向和温度实时监测数据，利用数据处理模块中的BP神经网络模型对接收到的数据进行处理和分析，预测风向变化并计算所需的偏航角度，根据处理结果，通过执行机构调整风力发电机组的偏航角度，使叶片始终对准风的方向，监测风力发电机组各部件的运行温度，并在温度超出正常范围时采取相应的保护措施。