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基于数据驱动的风力发电机组系统辨识研究的中期报告.docx
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基于数据驱动的风力发电机组系统辨识研究的中期报告.docx
该【基于数据驱动的风力发电机组系统辨识研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于数据驱动的风力发电机组系统辨识研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于数据驱动的风力发电机组系统辨识研究的中期报告本中期报告基于对风力发电机组系统的数据驱动辨识研究,对研究进展进行了汇报和总结。在本阶段的研究中,我们完成了以下工作::我们在测试场地安装了多组传感器,在实际场景中采集了多个工况下的数据,包括风速、转速、扭矩、温度等多种信号,共计一百小时左右的数据。:我们对采集到的原始数据进行了去噪、滤波、插值、归一化等预处理,保证了数据的质量和一致性,并为后续的分析和建模做了准备。:我们从预处理后的数据中提取了多个特征,包括时域统计量、频域特征、小波包特征等,以描述系统的动态响应和健康状况。:我们采用多种模型算法,包括支持向量机、神经网络、随机森林等,对提取到的特征进行了建模和分析,以实现系统的辨识和预测。:我们对各个模型进行了准确率、召回率、F1指标等多方面的评估和比较,以确定最优的模型和算法。在以上工作的基础上,我们得出了如下初步结果:。,使用基于随机森林的分类回归算法可以获得较高的预测精度。,使用基于深度学****的神经网络模型可以获得更优的辨识效果。在接下来的研究工作中,我们将进一步拓展和完善数据集,以实现更加全面和准确的系统辨识和预测。
基于数据驱动的风力发电机组系统辨识研究的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.
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niuwk
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