基于自适应神经模糊推理系统的风电机组发电性能研究

• 作者: 黄永民
• 来源期刊: 电机技术
• 学科: 工学
• 关键词: 风电机组 自适应神经模糊推理系统 风电场监控系统 功率曲线 发电性能
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 现代驱动与控制
• 页码范围: 18-22,31
• 页数: 6页
• 分类号: TM315
• 字数: 3515字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2807.2017.04.005

摘要

风电机组的发电性能会随着风电场运行时间的增加而衰退,但这种衰退现象很难被察觉.文章利用自适应神经模糊推理系统建立风电机组的功率曲线预测模型,并计算预测模型和实测结果的残差模型,然后利用Z test进行残差分析并将其p值作为发电性能的指标,进行发电性能诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄永民		4	12	3.0	3.0