基于机器学习的双馈风力发电机参数辨识研究.pdf

目录CONTENTS

01

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02

研究背景与意义

03

研究内容与方法

04

实验结果与分析

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研究背景与意义

风力发电技术发展概况

风力发电技术起源于19世纪末，经过百年发展，已

成为全球最重要的可再生能源之一

风力发电技术主要分为两类：水平轴风力发电机和

垂直轴风力发电机

双馈风力发电机在风力发电中的重要地位

双馈风力发电机是风力发电系

统中的核心设备

双馈风力发电机可以提高风力

发电系统的稳定性和可靠性

参数辨识在双馈风力发电机中的重要性

提高发电效率：降低维护成本：提高稳定性：通

通过参数辨识，通过参数辨识，过参数辨识，可

可以优化发电机可以及时发现发以保证发电机的

的运行参数，提电机的故障，降稳定运行，减少

高发电效率。低维护成本。故障发生。

研究内容与方法

研究内容概述

研究背景：双馈风力发电研究目标：利用机器学习

机参数辨识的重要性和挑方法实现双馈风力发电机

战参数的准确辨识

实验结果：展示实验结果，

包括辨识精度、速度等指

参数辨识方法介绍

机器学习方法：使用神经网络、支持向量

机等机器学习算法进行参数辨识性和泛化能力

数据预处理：对数据进行清洗、归一化等

预处理操作

基于机器学习的参数辨识方法

机器学习方数据预处理：模型训练：模型验证：

法：使用神对数据进行使用训练数使用测试数

经网络、支清洗、归一据训练模型，据验证模型

持向量机等化等预处理调整参数以的准确性和

机器学习算操作获得最佳性泛化能力

法进行参数能

辨识

实验设计与实施

实验目的：研实验设备：双实验步骤：数

究基于机器学馈风力发电机、据采集、数据

习的双馈风力数据采集系统、