自適應(yīng)神經(jīng)模糊優(yōu)化風(fēng)電項(xiàng)目的凈利潤（外文翻譯）


1萬字 26頁 包括英文原文和中文翻譯


摘要:一個(gè)風(fēng)力發(fā)電廠是由一系列具有特定位置的風(fēng)力機(jī)組成，也稱為風(fēng)電場。為了最大限度地提高風(fēng)電場凈利潤，安裝在風(fēng)力發(fā)電場中的風(fēng)力機(jī)的數(shù)量對于風(fēng)電場項(xiàng)目投資參數(shù)應(yīng)該是不同的。為了獲得風(fēng)電場的最大凈利潤，在本文中，講述了智能優(yōu)化方案基于自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）的應(yīng)用。即獲得凈利潤的方法，凈現(xiàn)值（NPV）和投資回報(bào)率（IRR）的使用。在項(xiàng)目投資估算中，凈現(xiàn)值和內(nèi)部收益率是兩個(gè)最重要的指標(biāo)。對于一個(gè)項(xiàng)目來說，在決定接受/拒絕/留在不同的決策的一般方法是通過凈現(xiàn)值和投資回報(bào)率將現(xiàn)金流作為確知的。然而，即使在預(yù)定值中出現(xiàn)小的偏差也會(huì)很容易地變成無效的決定。在該模型中ANFIS估算調(diào)整安裝在風(fēng)力發(fā)電場中風(fēng)力機(jī)的數(shù)量，從而獲得最高凈利潤點(diǎn)。提出的優(yōu)化性能由模擬結(jié)果證實(shí)。這些新的估算的突出性能在于在線實(shí)施的能力，其結(jié)構(gòu)簡單，又能提供風(fēng)電場在任何變化下的魯棒性參數(shù)。根據(jù)模擬的結(jié)果，所提出的優(yōu)化策略得到了有效的驗(yàn)證。