电子测试
電子測試
전자측시
ELECTRONIC TEST
2014年
8期
99-101
,共3页
人工神经网络%预测%功率转化模型%阿基米德波能浮子
人工神經網絡%預測%功率轉化模型%阿基米德波能浮子
인공신경망락%예측%공솔전화모형%아기미덕파능부자
ANN%forecast%wave force%AWS
波浪发电系统的输出功率预测对于其功率平滑控制有着重要的作用。由于波浪变化的不规则性，本文选择能逼近任意非线性曲线的人工神经网络BP算法。首先以基于阿基米德波能浮子（AWS）的波浪发电系统为例，建立波浪数据到功率的简化模型，其次介绍人工神经网络并用BP算法建立预测模型，最后，用一组海面实测数据进行仿真分析，验证预测结果的有效性。
波浪髮電繫統的輸齣功率預測對于其功率平滑控製有著重要的作用。由于波浪變化的不規則性，本文選擇能逼近任意非線性麯線的人工神經網絡BP算法。首先以基于阿基米德波能浮子（AWS）的波浪髮電繫統為例，建立波浪數據到功率的簡化模型，其次介紹人工神經網絡併用BP算法建立預測模型，最後，用一組海麵實測數據進行倣真分析，驗證預測結果的有效性。
파랑발전계통적수출공솔예측대우기공솔평활공제유착중요적작용。유우파랑변화적불규칙성，본문선택능핍근임의비선성곡선적인공신경망락BP산법。수선이기우아기미덕파능부자（AWS）적파랑발전계통위례，건립파랑수거도공솔적간화모형，기차개소인공신경망락병용BP산법건립예측모형，최후，용일조해면실측수거진행방진분석，험증예측결과적유효성。
Prediction of the wave out power has an important impact on the power smoothing control.Due to the wave is irregular,artificial neural network_BP algorithm is chosen because it can approximate any nonlinear curve.Firstly,this paper introduces the artificial neural network and the prediction model is established using BP algorithm.Then a simplified model is built from wave data to power based on the Archimedes Wave Swing(AWS)power generation system.Finally,simulation analysis is carried out by a group of wave data who verify the effectiveness of the prediction results.
