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张凯

作品数:2 被引量:5H指数:1
供职机构:河海大学更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金江苏高校优势学科建设工程资助项目更多>>
相关领域:电气工程动力工程及工程热物理更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇动力工程及工...
  • 2篇电气工程

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇时间序列
  • 1篇人工神经
  • 1篇人工神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇桨距
  • 1篇桨距角
  • 1篇工神经网络
  • 1篇攻角
  • 1篇发电
  • 1篇仿真
  • 1篇风力
  • 1篇风力发电
  • 1篇风力机
  • 1篇风力机组
  • 1篇风速
  • 1篇风速预测
  • 1篇PI控制
  • 1篇测风

机构

  • 2篇河海大学

作者

  • 2篇郑源
  • 2篇许昌
  • 2篇田蔷蔷
  • 2篇张凯
  • 1篇刘德有
  • 1篇于洋
  • 1篇刘德友
  • 1篇李承奇

传媒

  • 2篇可再生能源

年份

  • 2篇2012
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于叶素理论的风力机组建模与仿真
2012年
基于叶素理论建立了风力发电机组空载状况下的数学物理模型,以攻角为控制对象设计控制器,在此基础上,以Matlab/Simulink为工具,建立了系统仿真模型,采用"试凑法"选择PI控制器的参数,通过设定风速分析了风力发电机组的运行特性,仿真结果验证了理论分析的正确性。该研究对控制器的设计具有参考价值。
田蔷蔷许昌张凯郑源刘德友
关键词:风力发电攻角桨距角PI控制仿真
测风数据间隔对风速预测精度影响的研究被引量:5
2012年
风速预测对风电场控制和电网调度具有十分重要的意义。文章以不同时间间隔的测风数据为基础,采用时间序列法和人工神经网络法对风速进行预测,通过比较风速预测绝对平均误差,说明时间间隔较短时,采用BP神经网络预测精度较高;当时间间隔增大时,采用时间序列法预测精度较高;时间间隔过大,即风速数据太少时,两种预测方法误差都较大,须谨慎使用。该研究结果对风电机组控制系统的设计以及电网调度计划的制定具有参考价值。
田蔷蔷许昌李承奇郑源刘德有于洋张凯
关键词:风速预测时间序列人工神经网络
共1页<1>
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