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基于SVR的风力发电机组低风速段有效风速估计方法

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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。

著录项

公开/公告号CN107045574B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-02-28

原文格式PDF
申请/专利权人浙江大学;
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申请/专利号CN201710237494.9
发明设计人杨秦敏;焦绪国;王旭东;陈积明;孙优贤;
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申请日2017-04-12
分类号G06F30/20(20200101);G06F30/17(20200101);
代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;
代理人刘静;邱启旺
地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
入库时间 2022-08-23 10:51:00

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-02-28

授权

授权
2017-09-08

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/50 申请日:20170412

实质审查的生效
2017-09-08

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 17/50 申请日:20170412

实质审查的生效
2017-08-15

公开

公开
2017-08-15

公开

公开
2017-08-15

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