论文摘要
为提高风电机组功率曲线的建模精度,利用偏互信息(PMI)方法对影响机组风能捕获的因素进行全面分析,并选取多参数作为输入变量。利用随机梯度提升回归树(SGBRT)算法,实现多变量下的功率曲线建模。结合某风电场1.5 MW机组数据采集与监视控制系统(SCADA)的实测数据,对所提出的功率曲线建模方法进行验证。结果表明:与现有功率曲线建模方法相比,采用SGBRT算法得到的功率曲线模型可更精确地预测风力机的功率特性,且预测误差最小。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘琳,郭鹏
关键词: 风电机组,功率曲线,多变量,梯度提升回归树,改进决策树
来源: 动力工程学报 2019年08期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电力工业,自动化技术
单位: 华北电力大学控制与计算机工程学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(51677067)
分类号: TP181;TM315
页码: 647-653
总页数: 7
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