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一种基于灰关联回归支持向量机的风电机组状态预测模型建立方法

摘要

本发明公开了一种基于灰关联回归支持向量机的风电机组状态预测模型建立方法,包括确定输入变量、回归支持向量机训练建模和预测阶段。标准支持向量机状态预测模型输入向量多、数据冗余、预测精度不佳、模型训练时间长等问题,本发明提出了一种基于灰关联‑回归支持向量机的风电机组状态预测模型建立方法,为保障机组安全运行、降低非计划停机次数提供坚实的技术支持对传统方法进行改进,将两种方法巧妙结合,建立了状态预测模型,以简单实用的方法实现了风力发电机组状态的预测,由于对各监测项目进行了灰关联度分析,筛选出了主因素,剔除掉不相关信息,因此本发明预测精度高、模型训练时间短、切实可行。

著录项

  • 公开/公告号CN104951851B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-07-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华侨大学;

    申请/专利号CN201510395925.5

  • 发明设计人 方瑞明;李玉洁;

    申请日2015-07-08

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/06(20120101);

  • 代理机构35204 厦门市首创君合专利事务所有限公司;

  • 代理人张松亭

  • 地址 362000 福建省泉州市丰泽区城东

  • 入库时间 2022-08-23 10:13:49

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-07-20

    授权

    授权

  • 2015-11-04

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20150708

    实质审查的生效

  • 2015-09-30

    公开

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