遗传神经网络在风电场风速估计中的应用

• 作者: 付伟 冯伟 杨先一 陈然
• 来源期刊: 现代科学仪器
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 遗传算法 风速预测 时间序列 风力发电机功率
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 仪器研制和开发
• 页码范围: 48-52
• 页数: 5页
• 分类号: TP183|TM614
• 语种: 中文

摘要

风速的波动会影响风电场发电量的随机变化,对风速比较准确的估计可用于提高风力发电控制系统的性能.但由于风速的随机性和非线性,用常规的方法难以预测.将时间序列分析法、神经网络及遗传算法相结合,提出一种预测风速的建模方法.采用时序分析法确定网络输入变量数,用遗传算法动态调整BP网络的连接权值和阅值的方法来逼近和学习风速的非线性.实验结果表明,该模型性能良好,能有效跟踪风速和风力机发电功率的变化趋势,具有良好的估计精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付伟	重庆大学自动化学院	7	57	4.0	7.0
2	冯伟	重庆大学自动化学院	10	66	4.0	8.0
3	陈然	重庆大学机械传动国家重点实验室	15	244	9.0	15.0
4	杨先一	重庆大学自动化学院	7	64	4.0	7.0