基于IPSO-TSFNN的风电机组综合评价

• 作者: 张妍 王小航 钟振林
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 风电机组 改进粒子群 综合评价 运行趋势
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 仿真智能化
• 页码范围: 420-424
• 页数: 5页
• 分类号: TK83
• 字数: 3307字
• 语种: 中文

摘要

风力发电机组工作条件恶劣、对设备的性能要求又比较高,因此,实时准确的对风电机组进行评估就显得尤为重要.本文将改进的粒子群优化算法与T-S模糊神经网络结合,利用该方法对风电机组进行了综合评价,通过对比,显示了该方法的可行性与客观性.此外,针对某2MW双馈型风电机组,IPSO-TSFNN的评价结果表明,机组的运行状况成下降趋势,需引起相关人员的重视,以免重大事故的发生.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张妍	华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制工程技术研究中心	28	107	6.0	9.0
2	王小航		2	3	1.0	1.0
3	钟振林		1	3	1.0	1.0