基于自适应神经模糊推理系统的风功率缺失数据补齐

摘要：

风电场风电输出功率数据的完整性在风能利用中具有重要意义。利用相邻风机法、持续法、平均插值法、标准功率曲线对应法均可以对风电缺失功率数据进行补齐，但都有各自的优缺点及适用范围；在单一补齐数据方法的基础上，文中采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型对丢失数据进行补齐和优化。对实测数据的仿真计算结果表明，用所提出的方法进行数据补齐后风电输出功率的计算结果平均相对误差降低，准确率提高。

关键词：风电输出功率、自适应神经模糊推理系统、数据补齐

分类号：TP1;TP2

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划资助项目2013CB228201;国家自然科学基金资助项目51307017;吉林省科技发展计划资助项目20140520129JH;吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目吉教科合字[2014]第474号;吉林市科技发展计划资助项目2013625004。

在线出版日期：2014-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：16-21,46