基于样本修整和支持向量机算法的并网风电机组运行特性研究

《基于样本修整和支持向量机算法的并网风电机组运行特性研究(共6页)》是一篇探讨风电机组在并网运行条件下运行特性的学术论文。文章主要围绕如何利用样本修整技术和改进的支持向量机算法，对风电机组的运行状态进行分析和预测。

随着可再生能源的发展，风力发电在电力系统中的比重不断增加。然而，风电机组的运行受多种因素影响，如风速变化、电网波动等，这使得其运行特性具有较强的不确定性和复杂性。因此，准确分析和预测风电机组的运行状态对于提高风电接入电网的稳定性具有重要意义。

本文提出了一种结合样本修整技术与支持向量机（SVM）算法的方法，旨在提升风电机组运行特性分析的准确性。样本修整技术用于处理训练数据中的噪声和异常值，从而提高模型的泛化能力。而支持向量机作为一种强大的机器学习方法，在非线性分类和回归问题中表现出色，能够有效捕捉风电机组运行过程中的复杂关系。

通过实验验证，该方法在风电机组运行状态识别和预测方面取得了良好的效果。研究结果表明，结合样本修整和支持向量机算法可以显著提高风电机组运行特性分析的精度和可靠性，为风电系统的优化运行提供了理论依据和技术支持。

该论文结构清晰，内容详实，不仅对风电机组的运行特性进行了深入分析，还提出了有效的建模方法，具有一定的实用价值和研究意义。对于从事风力发电、电力系统分析及相关领域的研究人员和工程技术人员来说，该论文具有重要的参考价值。

总之，《基于样本修整和支持向量机算法的并网风电机组运行特性研究(共6页)》是一篇具有较高学术水平和应用价值的研究成果，为风电行业的进一步发展提供了新的思路和方法。