本文關(guān)鍵詞：基于混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)資源評(píng)估

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【摘要】：準(zhǔn)確的風(fēng)資源評(píng)估是風(fēng)電場(chǎng)規(guī)劃和設(shè)計(jì)的前提。為了提高風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)資源評(píng)估的精度,提出了一種基于混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)資源評(píng)估方法,該方法可綜合利用風(fēng)電場(chǎng)附近區(qū)域信息進(jìn)行評(píng)估。首先根據(jù)風(fēng)電場(chǎng)和附近參考?xì)庀笳镜耐跀?shù)據(jù)建立基于混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)模型,訓(xùn)練得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值參數(shù),為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力和避免陷入局部最優(yōu),混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用不同的訓(xùn)練方法,并且采用自適應(yīng)粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化;再將參考?xì)庀笳镜臍v史觀測(cè)數(shù)據(jù)應(yīng)用到該模型中,即可得到風(fēng)電場(chǎng)的長(zhǎng)期風(fēng)速特性,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行風(fēng)資源評(píng)估參數(shù)的計(jì)算。仿真結(jié)果表明該方法具有較高的精度。
【作者單位】： 湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 風(fēng)電場(chǎng) 風(fēng)資源評(píng)估 混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 自適應(yīng)粒子群優(yōu)化
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)資助項(xiàng)目(51277055)
【分類號(hào)】：TM614
【正文快照】： Wind Energy Resource Assessment of Wind Farm Based on HybridNeural NetworkWang Na Zhou Youqing Shao Xia(College of Electrical and Information engineering,Hunan University,Changsha,410082,China)1引言正確的風(fēng)資源評(píng)估是風(fēng)電場(chǎng)規(guī)劃和建設(shè)的前提。風(fēng)資源評(píng)估的目

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1136127