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风速、机组故障等环境的随机性,造成风电机组参数辨识的不确定性,给机组参数带来困难。为此,文章将贝叶斯理论与神经网络模型进行结合,采用了基于贝叶斯神经网络的风电机组辨识策略。与传统最小二乘法辨识策略结果对比表示,该方法具有全局误差容易收敛,训练迭代步数少等优点。
基于贝叶斯神经网络的风电机组参数辨识
【摘 要】
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风速、机组故障等环境的随机性,造成风电机组参数辨识的不确定性,给机组参数带来困难。为此,文章将贝叶斯理论与神经网络模型进行结合,采用了基于贝叶斯神经网络的风电机组辨
【机 构】
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广东电网有限公司,广东电网有限责任公司阳江供电局
【出 处】
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科技创新与应用
【发表日期】
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2020年12期
【基金项目】
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中国南方电网有限责任公司科技项目(编号:GDKJXM20180119)
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