• 专利标题: 基于SVR的风力发电机组低风速段有效风速估计方法
  • 专利标题(英): SVR-based method for estimating effective wind speed of low-wind-speed section of wind power generating unit
  • 申请号: CN201710237494.9
    申请日: 2017-04-12
  • 公开(公告)号: CN107045574A
    公开(公告)日: 2017-08-15
  • 发明人: 杨秦敏焦绪国王旭东陈积明孙优贤
  • 申请人: 浙江大学
  • 申请人地址: 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
  • 专利权人: 浙江大学
  • 当前专利权人: 浙江大学
  • 当前专利权人地址: 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
  • 代理机构: 杭州求是专利事务所有限公司
  • 代理商 刘静; 邱启旺
  • 主分类号: G06F17/50
  • IPC分类号: G06F17/50
基于SVR的风力发电机组低风速段有效风速估计方法
摘要:
本发明公开了一种基于SVR的风力发电机组低风速段有效风速估计方法。该方法包括SVR模型训练和模型在线使用两步。在SVR模型训练的过程中,使用传感器获取训练特征集和目标集,对特征集进行归一化,得到SVR的训练集,使用PSO算法选择惩罚参数和核函数参数,得到训练好的有效风速估计模型;在模型在线使用过程中,实时获得机组的输出数据,归一化后输入到训练好的SVR模型中,经过低通滤波器之后,得到最终的有效风速估计值。该方法充分利用了机组的输出数据,能够针对低风速段的风电机组进行有效风速估计,设计过程简单,易于实施,所得有效风速估计值可用于提高机组的风能利用率,减小机组机械载荷和风电场的风资源评估,从而提高风电场的经济效益。
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