基于样本修整和支持向量机算法的并网风电机组运行特性研究

【摘要】：针对并网风力机组运行时非线性、耦合性和大惯性的特点,提出了一种基于样本修整和支持向量机算法的系统辨识方法,并通过实例将该方法与单纯的支持向量机算法、BP(back propagation)神经网络算法进行比较.结果表明,样本修整后与修整前相比,训练速度和预测精度都有明显提高,基于样本修整和支持向量机算法的辨识方法具有明显的优越性. 【作者单位】： 河海大学能源与电气学院;
【关键词】： 支持向量机 BP神经网络 系统建模 风电
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2010CB227102-1) 江苏省自然科学基金面上资助项目(2013-198) 教育部留学回国人员科研启动基金资助项目(2012-940) 江苏省六大人才高峰项目(2012-XNY-12)
【分类号】：TP18;TM315
【正文快照】： 由于风资源的不可预测性以及机械、电气等多重因素的影响[1],风电机组运行工况复杂多变,系统具有明显的非线性、随机性和强耦合性,因此,很难建立精确的物理模型[2].在传统的风力机建模中,风能计算通常采用文献[3]中提供的风能利用系数Cp的经验公式,由于机组类型、参数等差异,

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