本文主要研究内容
作者刘琳,郭鹏（2019）在《基于改进决策树的多变量功率曲线建模方法》一文中研究指出：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。
Abstract
wei di gao feng dian ji zu gong lv qu xian de jian mo jing du ,li yong pian hu xin xi (PMI)fang fa dui ying xiang ji zu feng neng bu huo de yin su jin hang quan mian fen xi ,bing shua qu duo can shu zuo wei shu ru bian liang 。li yong sui ji ti du di sheng hui gui shu (SGBRT)suan fa ,shi xian duo bian liang xia de gong lv qu xian jian mo 。jie ge mou feng dian chang 1.5 MWji zu shu ju cai ji yu jian shi kong zhi ji tong (SCADA)de shi ce shu ju ,dui suo di chu de gong lv qu xian jian mo fang fa jin hang yan zheng 。jie guo biao ming :yu xian you gong lv qu xian jian mo fang fa xiang bi ,cai yong SGBRTsuan fa de dao de gong lv qu xian mo xing ke geng jing que de yu ce feng li ji de gong lv te xing ,ju yu ce wu cha zui xiao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自动力工程学报的刘琳,郭鹏，发表于刊物动力工程学报2019年08期论文，是一篇关于风电机组论文,功率曲线论文,多变量论文,梯度提升回归树论文,改进决策树论文,动力工程学报2019年08期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自动力工程学报2019年08期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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