基于自适应神经模糊推理系统的风功率缺失数据补齐

• 作者: 严干贵 孙涌 杨茂 穆钢
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: 风电输出功率 自适应神经模糊推理系统 数据补齐
• 年，卷（期）: 2014,（19）
• 所属期刊栏目: 绿色电力自动化
• 页码范围: 16-21,46
• 页数: 7页
• 字数: 4571字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20131223001

摘要

风电场风电输出功率数据的完整性在风能利用中具有重要意义。利用相邻风机法、持续法、平均插值法、标准功率曲线对应法均可以对风电缺失功率数据进行补齐，但都有各自的优缺点及适用范围；在单一补齐数据方法的基础上，文中采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型对丢失数据进行补齐和优化。对实测数据的仿真计算结果表明，用所提出的方法进行数据补齐后风电输出功率的计算结果平均相对误差降低，准确率提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严干贵	东北电力大学电气工程学院	128	2319	27.0	43.0
2	穆钢	东北电力大学电气工程学院	93	3138	30.0	53.0
3	杨茂	东北电力大学电气工程学院	66	549	13.0	20.0
4	孙涌	东北电力大学电气工程学院	4	74	3.0	4.0