您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
基于多层感知器神经网络的风机叶片覆冰预测模型研究
发电技术 2026年47卷第1期 页码:65-74
新能源|更新时间:2026-05-15
|
基于多层感知器神经网络的风机叶片覆冰预测模型研究
Research on Ice Accretion Prediction Model for Wind Turbine Blades Based on Multi-Layer Perceptron Neural Network
- “寒地风机叶片结冰预警突破,团队构建多层感知器神经网络模型,“为风电行业提供了一种新的、更精确的结冰预测方法”。”
DOI:10.12096/j.2096-4528.pgt.260106
修回:2025-02-20
移动端阅览
20
浏览量
7
下载量
0
CSCD
文章被引用时,请邮件提醒。
提交
相关文章
考虑风电场尾流的无人机智能巡检路径规划方法
基于改进霜冰优化算法的短期光伏功率预测方法研究
基于电化学阻抗谱的锂离子电池健康状态估计
基于改进混合高斯模型的风速分布拟合与风机年发电量估算
风电场参与电网调频的多机协同控制策略
相关作者
柳旭
莫皓添
闫翔昱
方健豪
陆春波
范佳
胡伟飞
吕井波
相关机构
华电(宁夏)能源有限公司新能源分公司,宁夏回族自治区
浙江大学机械工程学院
华电电力科学研究院有限公司
华能新能源股份有限公司蒙西分公司,内蒙古自治区
西安邮电大学人工智能学院、自动化学院

