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题名基于粒子群算法的组合风速模型参数提取方法
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作者
马金保
慕松
宿友亮
马洪文
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机构
宁夏大学机械工程学院
宁夏工商职业技术学院
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出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2022年第8期35-38,90,共5页
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文摘
真实风速模型构建是风电机组控制系统在实验环境下实现故障检测的重要保障。针对风电机组控制系统经验参数提取方法的不足,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的四分量组合风速模型多参数自动提取方法。该方法分为两步,以三分量模型参数和随机风分量模型参数为多维输入,风速预测值与真实值之间的均方根误差(RMSE)为目标输出,通过建立PSO算法寻优RMSE的最小值得到最佳的四分量模型参数;将得到的参数代入四分量组合模型得到风速预测值,并和实际测得的风速进行对比验证,使得四分量模型参数的提取更加智能化,提高其准确性并降低风速预测过程的时间成本。
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关键词
风力发电
风速预测
四分量组合风速模型
粒子群算法
参数提取方法
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Keywords
wind power generation
wind speed prediction
four-component combined wind speed model
particle swarm optimization
parameter extraction method
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分类号
TK89
[动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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