标准规范下载简介和部分内容预览：
人工神经网络用于控制风力光伏发电系统综述1.系统监控与故障诊断
人工神经网络可以用于实时监测风力发电机和光伏发电系统的运行状态，并通过分析历史数据识别潜在的故障模式。这有助于提前采取措施避免设备损坏或停机时间过长，从而提升系统的可靠性和维护效率。
2.能量管理优化
在风电场和光伏电站中，人工神经网络能够根据实时天气条件（如风速、光照强度等）预测未来的发电功率，并据此调整输出负荷以实现电网稳定运行。此外，ANN还能帮助优化储能系统充放电策略，提高可再生能源的存储效率。
钢筋工程施工图预算的编制3.预测与调度
4.环境适应与学习能力
人工神经网络具有强大的学习能力和泛化能力，能够通过不断接收新的数据信息进行自我调整和优化。这对于面对多变自然环境条件的风电场和光伏电站来说尤为重要，可以更好地应对不同地区的气候特征和季节性变化。
综上所述，将人工神经网络应用于风力发电与光伏发电系统中，不仅能够提高资源利用效率、改善能源管理质量，还能增强系统的适应性和稳定性，在未来可再生能源领域的发展中扮演着不可或缺的角色。
评价所有的预测方法预测的质量，预测1988年和1989年，每日1次地平线[18] 。
Mellit等。提出了一种基于地理坐标合适的自适应神经模糊推理系统（ANFIS）模型估算月平均晴空指数序列（查看数学ML电源K，¯t）和隔离场所总太阳辐射数据。太阳辐射的量值为上浆光伏（PV）系统中最重要的参数。该ANFIS模型是使用基于模糊逻辑（FL）规则的多层感知器（MLP）的培训。该ANFIS的输入是纬度，经度和海拔高度，而输出是月平均晴空指数12查看值的数学ML电源K，¯万吨。这些数据已收集来自阿尔及利亚60的位置。实验结果表明，该方法在的月平均晴空指数的预测性能查看数学ML电源K，¯t的相比毫不逊色的测量值。的均方根误差（RMSE）测量值和估计值0.0215和0.0235，平均绝对误差百分比（MAPE）小于2.2％之间变化之间[19] 。
Wang等人。提出了一种新颖的基于ANN的太阳辐照度预测模型采用辐照度和环境温度的统计特征参数。根据太阳辐照度变化的描述，表面辐照度和外星辐射之间的关系是想通了。输入矢量被重建，并且仅由五部分组成。因此，输入尺寸而没有数据丢失信息有效地降低。模拟和讨论进行了验证了该模型。会上还讨论了新模型的不同的工作机制和其他模型的分析。测得的数据与预测值的比较表明，该模型是可靠和更加有效。此外，模拟结果还显示，预测精度由新模式多变的天气条件下，大大提高[22] 。
在另一项研究中，MAQSOOD等。调查了可靠，高效的神经计算技术的发展来预测天气的峰值在温哥华，不列颠哥伦比亚省，加拿大。为发展模式，一年的数据，包括日 最高气温，风速和能见度的使用。实验结果表明，神经预测模型显示了很好的预测性能和方法是有效的，可靠的[26] 。
MAQSOOD等。检查的Hopfield模型（HFM）的萨斯喀彻温省南部，加拿大气象预报的适用性。该模型的性能对比与多层感知器网络（MLPN），Elman回归神经网络（ERNN）和径向基函数网络（RBFN）。温度的数据，风速和相对湿度分别用来训练和测试的四款车型。每个型号，24小时提前预测分别为冬季，春季，夏季制作和秋天的季节。此外，通过四个预测输出，是最接近实际值之间选择最佳值生成这些模型的合奏。性能和模型的可靠性，然后通过多种统计方法进行评价。该结果表明，该HFM是相对较不准确的天气预报的问题。相比之下，神经网络和径向基函数网络的合奏生产的最准确的预测[27] 。
表2示出了神经网络的使用，由于太阳辐射的按照升序年的预测的列表。
人工神经网络的使用，由于太阳辐射的预测名单。
3.1.2。建模与仿真光伏系统
Balzani和Reatti [41]提出了模拟光伏组件人工神经网络的应用程序。前馈神经网络由两个隐藏层被用在这个模拟。这项工作的结果是估计立地生产力并着手对整个光伏系统的正确设计和优化是有用的。实际值和预测值之间的误差的平均值，列于表3中。
实际与预测值之间的误差[41] 。
。Mellit等人[42]使用了两种类型的人工神经网络：MLP与径向基函数用于从SAPV电信号的建模和仿真。图。13示出了RBF网络与IIR滤波器用于估计SAPV的电信号。作者还用RBF网络用于从独立光伏系统的监测预测信号[43] 。
建议的光伏模型的基本结构[48] 。
还有其他一些作品，模型和模拟光伏发电系统。MOH'D萨米等。仿照光伏太阳能集成系统与人工神经网络[52] 。阿尔莫纳西等。相比光伏CIS组件的人工神经网络与其他方法的特征[53] 。博南诺等。使用径向基函数神经网络的方法对电气特性估计光伏组件的[54] 。表5显示了对光伏系统的建模和仿真研究的总结。
使用人工神经网络建模和仿真光伏系统的名单。
3.1.3。最大功率点跟踪
在可再生能源发电系统的神经网络的另一种使用面积是光伏组件的最大功率点跟踪。Veerachary和Yadaiah[55]提出了一种人工神经网络用于光伏的最佳工作点的识别应用单独提供给他励直流电动机驱动两个不同的负载扭矩。甲梯度下降算法来训练神经网络控制器，用于太阳能电池阵列（SCA），合并的系统的总机械能操作的最大功率点的识别。利用人工神经网络自适应控制器测试套不同太阳辐射和结果接近的计算值。在开发的控制器也可以被扩展为提供PM和系列电动机的PV值。据作者表示，神经网络提供了最佳的操作点高度精确的识别/追踪，即使随机变化的太阳辐射[56] 。
桧山和北林[57]用神经网络的使用环境信息从光伏组件估算的最大发电。建议的网络可以通过使用从天气办公室的预测信息被用于第二天的一代从光伏系统的预测。根据作者，相对于使用传统的多元回归模型获得的预测所提出的方法给出更精确的预测[56] 。
一种新的鲁棒控制方法及其应用，以提供给装有一个恒定的扭矩励直流电动机光伏文献进行了讨论。[58] 。的鲁棒控制器通过使用通用学习网络（ULNs）的所述第一和第二有序衍生物设计对负载转矩的变化。仿真结果表明，该控制系统的鲁棒性得到提高，尽管在该控制级的电动机负荷转矩，是有别于在训练阶段[56] 。
西奥多等人[59]使用了人工神经网络的MPPT太阳能电动汽车。该MPPT是基于一种高效的升压转换器，绝缘栅双极晶体管（IGBT）功率开关。是由一个人工神经网络获得具有梯度下降动量算法的参考电压的MPPT。实验和仿真结果表明，该算法是高效的[56] 。
在文献[60]中，作者提出了一个算法的最大功率点跟踪控制器采用神经网络的光伏系统。据作者表示，实验结果表明，光伏系统的MPPT始终跟踪各种操作条件下的光伏组件的峰值功率点。MPPT的传输大约97％的光伏组件产生的实际最大功率。该MPPT不仅增加了功率从PV模块的负载，但还保持较长的太阳光发电系统运行期间。空气速度和机械负荷的空气质量流率的显着增加，由于太阳光发电系统功率的增加。它也发现，由于使用MPPT的增加，输出的能量大约是45.2％有明确的阳光灿烂的日子[56] 。
Bahgata等人[61]制定和实施了一个基于PC的最大功率点跟踪（MPPT），使用神经网络（NN）的光伏系统。该系统由通过提供的MPPT驱动的风机直流电动机的光伏组件。控制算法被开发为使用人工神经网络对不同操作条件下检测的最佳操作点，然后控制动作给出的驱动信号至MPPT。一台PC用于数据采集，运行控制算法轻钢龙骨石膏板隔墙施工规范施工工艺及质量标准，数据存储，以及数据显示和分析。该系统已经实现和测试各种操作条件。下图。15显示了MPPT利用人工神经网络。光伏系统图。16显示了单日百分比增加光伏系统的输出能量由MPPT1个月期间。
基于PC的MPPT利用神经网络的光伏系统示意图[61] 。
每天的百分比增加光伏系统的输出能量由MPPT1个月中[61] 。
沙瓦希等人[62]提出了一种新方法，为电网的最大功率点跟踪（MPPT）连接20千瓦的光伏（PV）系统采用模糊神经网络。所提出的方法预测的光伏发电机与主电网之间的参考电压光伏担保最优功率传输。该模糊神经网络是由一个模糊规则为基础的分类器和三个多层饲料转发的人工神经网络（ANN）。网络（辐照度和温度）的输入端被分类之前，它们被送入拨ANN的任一训练或推定处理，而输出是参考电压。拟议的方法的主要优点，相比传统的单神经网络为基础的方法，是关于一个光伏发电机的非线性和动态行为的独特的泛化能力。事实上，模糊神经网络是一种基于神经网络的多模型机器学习，它定义了一组本地模式下，模拟范围广泛的操作条件下太阳能光伏发电装置的复杂性和非线性行为。几下辐照度迅速变化的模拟结果表明，所提出的MPPT方法实现最高的效率比传统的单神经网络和扰动和观察（P＆O）的算法决定性的。
表6给出了使用人工神经网络的光伏系统的最大功率点跟踪应用程序的摘要。
使用人工神经网络的光伏系统的最大功率点跟踪应用的列表。
电力电子器件具有风能转换系统（风能转换系统）的控制权的重要作用。这些电子部件使用的控制方案混凝土渠道防渗冻害的成因及防治措施，以获得从风能转换系统的最大性能。Kanellos等人[66]提出了一种新的神经控制计划变速风力涡轮机（VSWT）。一个电压源换流器级联是用于通过采用神经控制的发电机侧变流器和三个独立的滞后控制器，用于电网侧。估计最优转速的新方法也提出。是的风力发电场（WP）的连接，这种类型的风力涡轮机（WTS）组成，对弱电配电系统的运行带来的影响进行了分析。造成的变速（VS）的风力涡轮机的电压曲线的影响进行比较，所造成的固定速度（FS）的WT的影响。这两种类型的WT，被假定配备异步机器。该研究VS手术方案的优点是证实和可能增加可湿性粉剂在FS模式的装机容量，保持相同的电能质量标准，则估计。
Miller等人[67]提出了一种简单的控制方案，将允许的感应电动机，以在其最大功率系数运行的涡轮机。控制采用标准的V / Hz转换器，并控制频率，以实现所需的功率在给定的涡轮机速度。
Papathanassiou等人[68]提出了用于风力涡轮机常见的发电计划的简要回顾（WTS）和光伏（PV）的。注意力主要集中用于可再生能源发电的电网连接动作时的功率转换器的接口上。野生软起动装置进行了描述和最常见的变速运行配置介绍和讨论。基本特性和使用的PV电力调节设备的要求进行了概述和某些光伏发电机的功率变换器进行了简要介绍。