RBF神经网络在风电场年度发电量估算中的应用

发布时间：2017-06-08 05:01

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【摘要】：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。
【作者单位】： 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;
【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
【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)
【分类号】：TM614;TP183
【正文快照】： 风力发电是当今世界增长最快的可再生能源,许多国家把发展风力发电作为改善能源结构、减少环境污染和保护生态环境的一种措施,纳入国家发展规划[1]。发电量估算是风机匹配和风电成本分析中的关键步骤,进行风电场选址和风力发电机组选型前必须根据气象资料估算候选场址的发电量

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