【摘 要】
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针对风速的不确定性给保障风力可靠性发电带来很大困难的问题,采用模糊神经网络的方法对大型风电场的风速进行预测,利用T-S模糊系统和神经网络的知识构建模糊神经网络预测模
【机 构】
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兰州交通大学自动化与电气工程学院,兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室
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针对风速的不确定性给保障风力可靠性发电带来很大困难的问题,采用模糊神经网络的方法对大型风电场的风速进行预测,利用T-S模糊系统和神经网络的知识构建模糊神经网络预测模型,将风电场风电机组附近的气温、气压、空气湿度和风向等环境参数与风速预测模型的输入,对提前4小时和提前一天的风速进行预测,仿真结果表明该方法具有很高的精度。
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