支持向量回归机在风电系统桨距角预测中的应用

【摘要】：为解决风力发电系统中随着风速的变化,桨距角也随之发生不确定变化的问题,运用支持向量回归机算法对桨距角预测和仿真检验,并可将预测误差达到最小。该方法主要包括支持向量机中的回归分析技术,针对有限样本情况得到现有信息下的最优解。应用结果表明,此算法精度高,泛化能力强,可提高整个变桨距系统的控制精度和效率。 【作者单位】： 河北工业大学信息工程学院;
【关键词】： 风力发电 桨距角 支持向量回归机(SVR) 仿真测试
【分类号】：TM614
【正文快照】： 在风力发电系统中,随着风速的变化,要使输出功率最佳,需对桨距角进行预测,从而得到某特定风速下的最佳桨距角。支持向量机(Support Vector Machines,SVM)是根据统计学理论中最小化原则提出来的,由有限数据得到的判别函数,对独立的测试样本能够得到较小的误差,包括支持向量分

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