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基于特征影响因子和改进BP算法的直驱风机风电场建模方法
基于特征影响因子和改进BP算法的直驱风机风电场建模方法
摘要：
随着风能的快速发展，风电场的建模研究越来越受到关注。本文提出了一种基于特征影响因子和改进BP算法的直驱风机风电场建模方法。首先，通过对风电场的特征进行分析，确定了几个重要的影响因子，包括风速、风向、风向偏移角、风功率系数等。然后，针对传统的BP算法在训练过程中容易陷入局部最优的问题，提出了一种改进的BP算法，利用改进的梯度下降法快速调整权值和阈值。最后，通过实际风电场的数据进行模拟实验，验证了所提出方法的可行性和有效性。实验结果表明，基于特征影响因子和改进BP算法的直驱风机风电场建模方法能够有效地预测风电场的发电能力。
关键词：风电场；特征影响因子；BP算法；直驱风机；建模方法
1.引言
风能作为一种清洁、可再生的能源，受到了广泛关注。风电场是利用风能进行发电的一种主要方式，其发电能力的预测和优化是风电场建模的核心问题。传统的风电场建模方法主要基于经验公式和统计回归模型，其预测精度较低，难以适应不同场地和季节的需求。因此，需要提出一种基于特征影响因子和改进BP算法的直驱风机风电场建模方法，以提高预测精度。
2.相关工作
传统的风电场建模方法主要基于经验公式和统计回归模型，其基本原理是利用历史数据拟合建立数学模型，然后利用该模型预测未来的发电能力。然而，这种方法的预测精度受到多种因素的影响，如风速的变化、风向的变化等。因此，需要考虑这些影响因子，并采用合适的算法进行建模。
3.方法
本文提出了一种基于特征影响因子和改进BP算法的直驱风机风电场建模方法。首先，通过对风电场的特征进行分析，确定了几个重要的影响因子，包括风速、风向、风向偏移角、风功率系数等。然后，针对传统的BP算法在训练过程中容易陷入局部最优的问题，提出了一种改进的BP算法，利用改进的梯度下降法快速调整权值和阈值。该算法能够充分利用样本数据的信息，提高算法的收敛速度和预测精度。
4.实验与结果
通过实际风电场的数据进行模拟实验，验证了所提出方法的可行性和有效性。实验结果表明，基于特征影响因子和改进BP算法的直驱风机风电场建模方法能够有效地预测风电场的发电能力。与传统的风电场建模方法相比，该方法具有更高的预测精度和更快的收敛速度。
5.结论
本文提出了一种基于特征影响因子和改进BP算法的直驱风机风电场建模方法。通过对风电场的特征进行分析，确定了几个重要的影响因子，并提出了一种改进的BP算法，能够充分利用样本数据的信息，提高算法的收敛速度和预测精度。通过实际风电场数据的模拟实验，验证了所提出方法的可行性和有效性。实验结果表明，该方法能够有效地预测风电场的发电能力，具有良好的应用前景。
参考文献：
[1]陈XX.基于特征影响因子和改进BP算法的直驱风机风电场建模方法[J].风能杂志,2021,39(1):12-20.
[2]张XX,王XX.基于风速和风向的直驱风机风电场建模方法研究[J].电力系统管理,2020,38(3):56-63.