基于自适应模糊神经网络的风速软测量

• 作者: 李晓青 杨玺 董海鹰 魏占宏
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 风力发电 有效风速 软测量 自适应模糊神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 60-65
• 页数: 6页
• 分类号: TM614
• 字数: 4456字
• 语种: 中文

摘要

针对风力发电系统有效风速无法直接测量的问题,提出了基于自适应模糊神经网络的风速软测量方法,在该方法中利用优化的自适应模糊神经网络建立了风速软测量模型,以发电机功率、桨距角和风力机转速作为模型的输入,有效风速作为模型的输出,网络学习中采用可变的学习速率和可变的动量学习率.仿真结果表明,与传统的神经网络风速软测量模型相比,基于自适应模糊神经网络的风速软测量方法是有效的,风速的估计值较好地跟踪了有效风速的变化趋势,具有较高的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董海鹰	兰州交通大学自动化与电气工程学院	130	736	16.0	21.0
2	李晓青	兰州交通大学自动化与电气工程学院	12	98	4.0	9.0
3	杨玺	兰州交通大学自动化与电气工程学院	4	42	2.0	4.0
4	魏占宏	兰州交通大学自动化与电气工程学院	2	51	2.0	2.0