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RBF神经网络在风电场年度发电量估算中的应用
被引量：
2
1
作者
成立
李茂军
+1 位作者
许武
苏盛
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2016年第11期32-36,共5页
风力发电量估算是风机匹配和风电成本分析中的关键步骤。为了准确地估算出风力发电量,利用径向基函数RBF(radial basis function)神经网络对风电场的年度发电量进行估计,并基于中国台湾18个气象台站和韩国26个气象台站的历史数据建模进...
风力发电量估算是风机匹配和风电成本分析中的关键步骤。为了准确地估算出风力发电量,利用径向基函数RBF(radial basis function)神经网络对风电场的年度发电量进行估计,并基于中国台湾18个气象台站和韩国26个气象台站的历史数据建模进行各自估计以及相互估计。由于影响风力发电量的主要因素是风速大小以及风机的工作时间,故采取年均风速以及对该年风机工作时间有影响的风速威布尔分布的形状参数k作为输入。将估计的结果与实际结果进行对比,对比结果证明该方法是可行且有效的。
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关键词
径向基函数神经网络
风力
发电
场
年度发电量估计
风速
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题名
RBF神经网络在风电场年度发电量估算中的应用
被引量：
2
1
作者
成立
李茂军
许武
苏盛
机构
长沙理工大学电气与信息工程学院智能电网运行与控制湖南省重点实验室
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2016年第11期32-36,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(50907005)
湖南高校创新平台开放基金资助项目(10K004)
文摘
风力发电量估算是风机匹配和风电成本分析中的关键步骤。为了准确地估算出风力发电量,利用径向基函数RBF(radial basis function)神经网络对风电场的年度发电量进行估计,并基于中国台湾18个气象台站和韩国26个气象台站的历史数据建模进行各自估计以及相互估计。由于影响风力发电量的主要因素是风速大小以及风机的工作时间,故采取年均风速以及对该年风机工作时间有影响的风速威布尔分布的形状参数k作为输入。将估计的结果与实际结果进行对比,对比结果证明该方法是可行且有效的。
关键词
径向基函数神经网络
风力
发电
场
年度发电量估计
风速
Keywords
radial basis function （RBF） neural network
wind power plant
annual energy output estimation
wind speed
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
RBF神经网络在风电场年度发电量估算中的应用
成立
李茂军
许武
苏盛
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2016
2
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