载荷评估对风电机组运行安全性和经济性有重要影响.鉴于采用FAST和GH bladed等软件不适用于短期风电机组载荷评估,利用实测数据和神经网络原理,建立GA-BP、PSO-ELM、BP-ELM-GRNN组合模型,对轮毂载荷开展短期预测,并与实测数据进行对比.该组合模型采用遗传算法优化BP神经网络的权值阈值,粒子群算法优化极限学习机(ELM)网络权值阈值,再通过等权组合和GRNN融合方法将两个训练模型进行组合.研究表明:轮毂载荷X方向上的弯矩MX误差均值为4.44％,决定系数r2为0.8796,X方向上受力FX误差均值为4.83％,决定系数r2为0.8017;选择合适的风电机组输入参数能更快筛选出有关联的系数,可以提高计算效率;采用组合算法预测机组轮毂载荷可以在一定程度上减小预测误差,提高载荷预测的准确性.
风电机组 神经网络 载荷 相关性方法 组合模型