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变桨距风力发电系统模糊控制
引用本文:王仁明,周峰,徐升.变桨距风力发电系统模糊控制[J].湖南农业大学学报(自然科学版),2014(2):27-30.
作者姓名:王仁明  周峰  徐升
作者单位:(1.中南大学 商学院,湖南 长沙410083;2.湖南大学 科学技术研究院,湖南 长沙410082)
摘    要:提出了一种基于灰色-ARIMA的金融时间序列智能混合预测模型。首先建立金融时间序列灰色预测模型,并采用PSO算法对灰色模型的三个参数进行优化;利用ARIMA算法对预测模型的残差进行分析,同时采用遗传算法对ARIMA的系数进行优化;最后用ARIMA的残差预测结果对灰色预测模型进行补偿。结果表明,以较好的精度拟合一段时期内MA<107的时间序列,预测误差控制在5%以上,与单纯的灰色预测算法和神经网络算法相比,在平均绝对误差、均方根误差和趋势准确率三项评价指标上,具有明显优势。

关 键 词:金融时间序列  灰色预测  ARIMA  PSO  遗传算法

Fuzzy Control of Variable Pitch Wind Turbine Generator
WANG Ren-ming,ZHOU Feng,XU Sheng.Fuzzy Control of Variable Pitch Wind Turbine Generator[J].Journal of Hunan Agricultural University,2014(2):27-30.
Authors:WANG Ren-ming  ZHOU Feng  XU Sheng
Institution:(1.School of Business,Central South University, Changsha, Hunan410083,China;2.Office of Scientific R&D Hunan University,Changsha,Hunan410082,China)
Abstract:First of all, Matlab/Simulink models which based on the mathematical models of the wind turbine generator are established. Then, fuzzy controller which based on the power changes is designed to adjust the output power of the wind turbine generator, and compared with the PID controller. The simulation results show that the fuzzy variable pitch controller has good control quality and robustness.
Keywords:Financial Time Series  Grey Prediction  ARIMA  PSO  Genetic Algorithm
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