“新能源控制与工业智能”专栏 | Energies：用于风力发电厂短期产量估算的可信赖性神经网络方法
MDPI工程科学
2024-07-29 12:32
文章摘要
本文由Energies期刊发表，提出了一种结合数据驱动的人工智能技术和基于模型的策略的短期风电场发电量估算新方法。研究通过混合模型，结合人工神经网络和可靠性建模，实现了对风电场短期发电量的预测。该模型包括数据驱动模块和可靠性模块，通过预处理、聚类分析和人工神经网络估算等步骤，以及采用混合可靠性块图模型来描述风力机的故障特性，提高了预测结果的可靠性。实验结果显示，该方法在意大利南部的一个风电场案例中显著优于传统聚类模型，提高了预测精度。
本站注明稿件来源为其他媒体的文/图等稿件均为转载稿，本站转载出于非商业性的教育和科研之目的，并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题，请作者速来电或来函联系。
推荐文献
Deposition Distribution and Thermal Resistance Analysis of Fins in Heat Exchangers
DOI: 10.3390/en17163952
Pub Date : 2024-08-09
Lithofacies and Its Reservoir Characteristics of Marine–Continental Transitional Shales: A Case Study of Shanxi Formation in Eastern Ordos Basin
DOI: 10.1021/acs.energyfuels.4c02981
Pub Date : 2024-09-20
Quantum Insights into Partially Molecular Imprinted Microspheres for Anticancer Therapeutics: Experimental and Theoretical Studies.
DOI: 10.1021/acsbiomaterials.4c01249
Pub Date : 2024-10-04
MDPI工程科学
Electronics：北京理工大学文章精选 | MDPI 编辑荐读.
2024-10-03
诺贝尔奖有奖预测：预言手册和公式悉数奉上，神机妙算拿好礼！.
2024-10-02
Buildings：哈尔滨工业大学文章精选 (二) | MDPI 编辑荐读.
2024-10-01
京公网安备 11010802042870号
