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摘要
基于激光测风雷达数据，针对风速的非线性特性，提出麻雀搜索算法（sparrow search algorithm,SSA）优化极限学习机（extreme learning machine,ELM）进行风速预测。搭建预测模型，根据预测风速对风电机组进行预变桨，分析风电机组叶根矩载荷。采用新疆某风电场激光测风雷达数据仿真并与其他预测模型分析对比。结果表明，麻雀算法优化的极限学习机可精确预测风速，且显著提升极限学习机预测速度及不同风速条件下的动态性能；预变桨后，风电机组叶根矩载荷大幅减小，提升了桨叶使用寿命及运行安全性。
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