《表1 控制逻辑:自学习优化算法对风电机组的功率控制》
以上结果可以证明,基于某一特定训练后BP神经网络下的自学习算法,对各种均风速风况的适用性较好,能有效提高过渡区机组风能利用率、降低超额定发电功率,同时增加风电机组转速稳定性。
图表编号 | XD0017575700 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2018.06.06 |
作者 | 高鹏飞、吴浙攀、田德、赵毅 |
绘制单位 | 华北电力大学可再生能源学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
以上结果可以证明,基于某一特定训练后BP神经网络下的自学习算法,对各种均风速风况的适用性较好,能有效提高过渡区机组风能利用率、降低超额定发电功率,同时增加风电机组转速稳定性。
图表编号 | XD0017575700 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2018.06.06 |
作者 | 高鹏飞、吴浙攀、田德、赵毅 |
绘制单位 | 华北电力大学可再生能源学院 |
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