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摘要:
提出基于风能全年概率分布特征的风电场微观选址优化方法.采用威布尔分布和风向玫瑰图描述风能的全年变化特性,其中威布尔分布的尺度参数和形状参数根据风速统计数据利用最小二乘法获得.以风电场单位功率发电成本最小化为目标函数,运用遗传算法进行微观选址问题的优化求解.仿真结果表明微观选址优化方案反映了风能的全年变化特性,实现了单位功率发电成本的最小化,提高了风能的利用效率.因此,风电场微观选址应系统考虑风能的全年变化特性.
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文献信息
篇名 基于威布尔分布的风电场微观选址优化
来源期刊 太阳能学报 学科 工学
关键词 遗传算法 微观选址 最小二乘法 威布尔分布
年,卷(期) 2011,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 999-1004
页数 分类号 TP202.7
字数 4297字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨耕 清华大学自动化系 96 1925 25.0 42.0
2 张兴 清华大学航天航空学院 36 103 6.0 10.0
3 万春秋 清华大学自动化系 3 49 3.0 3.0
4 王峻 同济大学控制科学与工程系 4 49 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
遗传算法
微观选址
最小二乘法
威布尔分布
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
太阳能学报
月刊
0254-0096
11-2082/TK
大16开
北京市海淀区花园路3号
2-165
1980
chi
出版文献量(篇)
7068
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14
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