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最小二乘支持向量机对非线性对象具有拟合和预测能力,风力发电系统是一个非线性的复杂系统,本文进行最小二乘支持向量基础理论在风电机组中的应用研究。针对风力发电机组的风轮进行研究并建模仿真,得到风轮动态特性曲线,并分析各种因素对风轮输出转矩的影响,与BP神经网络模型进行对比,验证最小二乘支持向量机优越性能。基于功率系数模型的基础上,提出风力发电机组的智能变桨模型,预测高于额定风速时,桨距角的变化。目前,国内对风速和发电量的短期预大多采用时间序列法和神经网络法,因此提出LS-SVM预测模型,利用实际数据模型