风力发电模型实例

以下是一个简单的风力发电模型实例，用于预测风力发电机的输出功率：

import numpy as np

# 定义风速与功率的数据集
wind_speed = np.array([2.5, 3.5, 4.5, 5.5, 6.5, 7.5, 8.5, 9.5, 10.5, 11.5])
power_output = np.array([0, 5, 20, 45, 80, 125, 180, 245, 320, 405])

# 定义风力发电机模型
def wind_turbine_model(wind_speed, a, b, c):
    return a * wind_speed**2 + b * wind_speed + c

# 使用最小二乘法拟合模型参数
from scipy.optimize import curve_fit

popt, pcov = curve_fit(wind_turbine_model, wind_speed, power_output)

# 打印模型参数
print('a =', popt[0])
print('b =', popt[1])
print('c =', popt[2])

# 使用模型预测风速为 8 m/s 时的功率输出
predicted_power = wind_turbine_model(8, *popt)
print('Predicted power output:', predicted_power)

该模型使用最小二乘法拟合了风速与功率之间的关系，并使用拟合得到的模型参数预测了风速为 8 m/s 时的功率输出。