说明：基于最小二乘支持向量机理论,结合某风电场实测风速数据,建立了最小二乘支持向量机风速预测模型。对该风电场的风速进行了提前1h的预测,其预测的平均绝对百分比误差仅为8.55 ,预测效果比较理想。同时将文中的风速预测模型与神经网络理论、支持向量机(support vector machine,SVM)理论...

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说明：对实测获取的风速数据进行处理，评估平均风速和风向。

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说明：风速预测源代码，通过已有数据预测将来1小时的风速

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说明：应用背景 双馈风电机组的有功功率输出无法响应电网频率的变化，并且由于其通常运行在最大功率 点跟踪模式下，亦无备用的有功功率支援电网的频率控制。通过提升发电机转子转速和调节桨距 角可实现双馈风电机组的减载运行，从而保留部分有功功率作为备用以提升对电网频率的调节能 力，但是超速控制和变桨控制...

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说明：将粒子群算法与BP神经网络结合用于BP神经网络的训练，即优化网络中的连接权值和各项阈值。输入变量选择风速，风向角的余弦值及正弦值，输出变量选择风电功率。利用某风电场过去一年的实测数据作为训练样本，基于MATLAB编写PSO-BP算法进行风电功率预测。