一种基于叶片载荷数据的风速风向仪校准方法

本发明提出了一种基于叶片载荷数据的风速风向仪校准方法，包括：S1、得到叶根载荷；S2、收集原始数据并进行预处理；S3、建立基于受力分析的风力发电机组的载荷模型；S4、建立叶根载荷与风力发电机组的载荷模型的等式函数；S5、构建神经网络预测模型；S6、使用遗传算法优化神经网络的权值和阈值，以训练样本的输出值和实际值的误差值作为适应度函数，以得到最小误差的预测模型；S7、将测试集输入到最小误差模型中进行预测，并对结果进行验证；S8、得到实时的风速值。模型训练并验证完成后通过模型和叶根传感数值可直接得到风速的补偿值，使得基于风速的其他计算更加准确。