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机器学习风速预测及新能源抽油机风功率控制

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为了提高新能源抽油机的节能效果,提出了风力机最大风能跟踪控制策略.通过支持向量回归(SVR)方法估计作用到风轮平面的有效风速,利用粒子群算法对估计模型中的关键参数进行优化,以提高风速估计的精度.在转速反馈控制环节,设计了反馈线性化滑模控制器,通过与PID控制器进行对比研究,验证了所设计新型控制器具有快速性、抗扰动等特点.本文提出的最大风功率跟踪控制策略能够满足新能源抽油机的节能要求.
Wind speed prediction based on machine learning and new energy pumping unit wind power control

张春友、王亮、李宏、武桐言、李岩

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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100191

内蒙古民族大学工学院,内蒙古通辽 028000

内蒙古电子信息职业技术学院电子与自动化学院,呼和浩特010070

风能利用 新能源抽油机 支持向量回归 反馈线性化 功率跟踪

国家自然科学基金内蒙古自治区科技成果转化引导项目内蒙古科技英才支持计划项目

518650462020CG0085NJYT-19-B15

2021

10.13229/j.cnki.jdxbgxb20200848

吉林大学学报(工学版)
吉林大学

吉林大学学报(工学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.792
ISSN：1671-5497
年,卷(期)：2021.51(6)
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