【摘 要】
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针对风力发电系统有效风速无法直接测量的问题，提出了基于自适应模糊神经网络的风速软测量方法，在该方法中利用优化的自适应模糊神经网络建立了风速软测量模型，以发电机功率、桨
【基金项目】
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甘肃省科技重大专项资助项目(0801GKDA058)
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针对风力发电系统有效风速无法直接测量的问题，提出了基于自适应模糊神经网络的风速软测量方法，在该方法中利用优化的自适应模糊神经网络建立了风速软测量模型，以发电机功率、桨距角和风力机转速作为模型的输入，有效风速作为模型的输出，网络学习中采用可变的学习速率和可变的动量学习率。仿真结果表明，与传统的神经网络风速软测量模型相比，基于自适应模糊神经网络的风速软测量方法是有效的，风速的估计值较好地跟踪了有效风速的变化趋势，具有较高的准确性。
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