【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2016年第0卷第1期 420-424页,共5页

【作 者】： 王小航 [1] ; 张妍 [2] ; 钟振林 [1]

【摘 要】 风力发电机组工作条件恶劣、对设备的性能要求又比较高，因此，实时准确的对风电机组进行评估就显得尤为重要。本文将改进的粒子群优化算法与T—s模糊神经网络结合，利用该方法对风电机组进行了综合评价，通过对比，显示了该方法的可行性与客观性。此外，针对某2MW双馈型风电机组，IPSO—TSFNN的评价结果表明，机组的运行状况成下降趋势，需引起相关人员的重视，以免重大事故的发生。