基于IPSO-TSFNN的风电机组综合评价

摘要：

风力发电机组工作条件恶劣、对设备的性能要求又比较高,因此,实时准确的对风电机组进行评估就显得尤为重要.本文将改进的粒子群优化算法与T-S模糊神经网络结合,利用该方法对风电机组进行了综合评价,通过对比,显示了该方法的可行性与客观性.此外,针对某2MW双馈型风电机组,IPSO-TSFNN的评价结果表明,机组的运行状况成下降趋势,需引起相关人员的重视,以免重大事故的发生.

关键词：风电机组、改进粒子群、综合评价、运行趋势

所属期刊栏目：33

分类号：TK83(风能、风力机械)

在线出版日期：2016-05-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：420-424