一种基于支持向量回归的风电场功率曲线建模方法技术

本发明专利技术涉及一种基于支持向量回归的风电场功率曲线建模方法，首先，采集风电场的风速‑功率数据，得到回归曲线用以来拟合区间模型的上下界；之后，在拟合风电场区间模型上下界时，需要求解凸二次规划问题，根据范数的等价性原则，进行二范数到一范数的转化，则转化为一范数得到线性规划问题；然后，将控制模型结构复杂性控制的优化问题应用到回归模型辨识，以最小化最大逼近误差为评判标准，建立回归模型辨识的优化问题；最后，将区间回归模型所对应的上、下边回归模型优化问题，融合到基于结构风险最小化的优化问题，引入多项式内核，得到上下边回归模型新的优化问题。本发明专利技术与传统支持向量回归的凸二次规划求解相比，运算效率高，求解速度快。

【技术实现步骤摘要】
一种基于支持向量回归的风电场功率曲线建模方法
本专利技术涉及风电场功率曲线建模领域，特别是一种基于支持向量回归的风电场功率曲线建模方法。
技术介绍
随着风电技术的不断发展以及风电场规模的不断扩大，风电场的功率波动现象对电网的影响日趋明显。在风电场并网分析中，风电场的等效建模已成为一个重要的研究课题，也就是建立能够表征风电场风速与风机出力之间关系的数学模型，即风电场的风速-功率特性曲线。若对风电场进行详细建模，将极大地增加计算复杂度和计算时间。因此，目前一般采用同调等值方法对风电场内机组进行划分来等效整个风电场的功率输出，或利用传递函数来简化机组模型，从而达到简化风电场模型的目的。风电场的风速-功率特性曲线可以为风机的设计、风机的选址、考核机组性能的优劣、评估机组发电能力的大小、估算机组的损失电量等一系列问题提供重要的参考。风速具有较强的时空分布不确定性，这使得风电机组几乎时刻遭受着较大程度的扰动。风电场所处地形地貌复杂，机组数目众多，且机组排列之间存在尾流效应的影响，因而风电场输出功率呈现显著的不确定性特征，并造成机组的实际风速-功率曲本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于支持向量回归的风电场功率曲线建模方法，其特征在于：包括以下步骤：/n步骤S1：采集风电场的风速-功率数据{(x

【技术特征摘要】
1.一种基于支持向量回归的风电场功率曲线建模方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1：采集风电场的风速-功率数据{(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}，得到式(1)的回归曲线用以来拟合区间模型的上下界；
f(x)＝wφ(x)+b(1)
步骤S2：在拟合风电场区间模型上下界时，需要求解凸二次规划问题，根据范数的等价性原则，进行二范数到一范数的转化，则转化为一范数得到线性规划问题；
步骤S3：将控制模型结构复杂性控制的优化问题应用到回归模型辨识，以最小化最大逼近误差为评判标准，引入多项式内核，得到上下边回归模型新的优化问题，并通过线性规划对优化问题进行求解；
步骤S4：采用K-折交叉验证对上下边回归模型新的优化问题中的超参数ε，γ，a,c,d进行参数寻优，得到多组参数(βk,b)
步骤S5：选取参数寻优后最优的参数(βk,b)代入上下边回归模型中，最终得到最优的风电场功率区间。


2.根据权利要求1所述的一种基于支持向量回归的风电场功率曲线建模方法，其特征在于：所述步骤S2的具体内容为：
在拟合风电场区间模型上下界时，需要求解凸二次规划问题：



进行二范数到一范数的转化，则转化为一范数得到线性规划问题：





3.根据权利要求1所述的一种基于支持向量回归的风电场功率曲线建模方法，其特征在于：所述步骤S3的具体内容为：
采集风电场的风速-功率数据{(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)},满足如下非线性系统模型；
yk＝g(xk),k＝1,2,...,N(4)
建立如下最大建模误差的最小化，来得到回归曲线的最优参数(βk,b)；
max|yk-f(xk)|(5)
在满足如下约束条件的情况下，辨识下边回归模型fL(xk)和上边回归模型fU(xk)；
...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵振国，吴剑华，陈飞雄，杨少华，严静，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：福建;35