遗传算法优化的神经网络微电网风能预测

• 作者: 赵云凯
• 来源期刊: 黑龙江大学工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 微电网 风能 遗传算法 神经网络 储能装置
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 电子工程与计算机科学
• 页码范围: 79-83
• 页数: 5页
• 分类号: TP29
• 字数: 2487字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13524/j.2095-008x.2015.03.051

摘要

风能是微电网重要的能量来源，但由于其稳定性差，使得微电网使用风能作为主要能量来源时需要容量较大的储能装置，从而增加了微电网的造价。遗传算法优化的神经网络能够快速、有效地建立非线性系统输入与输出之间的关系，对微电网进行风能预测。通过实际检验，微电网可调度用电设备和发电设备的运行，降低储能设备的电能波动、容量及微电网造价。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵云凯		3	4	1.0	2.0