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求助：论文翻译

发表时间：2024-07-26 02:33:56 来源：网友投稿

Abstract-In本文提出了一种模糊模型预测的风速和所产生的电力在风公园。该模型利用遗传algorithm-based训练

学习计划。培训包括风的速度和方向的数据,以邻近的网站多达30公里,距风涡轮集群。广泛的仿真结果显示了两个的应用情况,提供风速预测,30分钟到2小时前进。结果表明,采用的数学模型获得足够的理解问题;而它也显示显著改善比持续的方法。

I.INTRODUCTION

大的迅速变化,可造成风能降低操作方案经济、可靠,尤其是对公用事业风大异能穿透(希腊克里特岛它可以达到20~40%).Prediction风力发电,随着负荷预测、许可证调度连接或断开风力涡轮机或传统发电机,从而实现低运转储备和最优营运成本。因为风力发电是一个函数的风速、电力脱颖而出-施法通常来自风速的预测。为一个单一的风力,速度转换成为电力P使用制造商曲线或者近似如下:

在v,Pt是额定转速和风力发电机的力量,和六官是切入和裁剪的风速。如果一个大规模的应用,例如风能场包括大量的wind-turbines,集中输出功率增加价值在不同时间点样本空间领域。可用的数据可提取一个新的力量曲线集中与电力连接这在测量风速的一个或多个参考点农场。

在过去,我们努力模拟风力发电的变化,主要通过分析风速时间序列的某工地。不幸的是,典型的统计特性

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