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基于深度神经网络构建风电机组性能模型的超参数选择 被引量:2
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作者 吴莎 汪健 +3 位作者 谢新 蒋紫虓 邓少平 卢胜 《太阳能》 2020年第9期25-30,共6页
风电行业中基于深度神经网络技术来构建风电机组性能模型受到了业内人员的广泛关注,然而对于深度神经网络自身超参数选取对模型结果的影响仍缺少系统性分析。以深度神经网络隐含层层数、深度神经网络形状及隐含层神经元数量为研究基础,... 风电行业中基于深度神经网络技术来构建风电机组性能模型受到了业内人员的广泛关注,然而对于深度神经网络自身超参数选取对模型结果的影响仍缺少系统性分析。以深度神经网络隐含层层数、深度神经网络形状及隐含层神经元数量为研究基础,研究了超参数取值对风电机组性能模型构建效果的影响,并通过实际运行数据验证了参考风电机组的最优配置及其推广性。结果表明,深度神经网络隐含层层数、深度神经网络形状及隐含层神经元数量这3个超参数的不同配置对最终构建的风电机组性能模型存在一定影响,但从工业应用的角度来看,这些影响基本可以忽略;同时,基于参考风电机组得到的最优超参数配置能够直接推广到同一风电场相同型号的所有风电机组上应用。 展开更多
关键词 风电机组性能模型 深度神经网络 超参数 后评估
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Numerical Tools Dedicated to Wind Engineering in Large Urban Area
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作者 Li Wang Sophie Puygrenier +2 位作者 Guillaume Caniot Stéphane Sanquer Didier Delaunay 《World Journal of Engineering and Technology》 2016年第3期22-29,共8页
This paper presents a global methodology to compute wind flow in complex urban areas in order to assess wind pedestrian comfort, wind energy, wind safety or natural ventilation potential. The numerical tool presented ... This paper presents a global methodology to compute wind flow in complex urban areas in order to assess wind pedestrian comfort, wind energy, wind safety or natural ventilation potential. The numerical tool presented here is composed of a CFD soft-ware suite covering both regional scale (20 km) and urban scale (1km), and able to model the wind in any complex terrains and in large urban environments. Examples are presented in the paper in order to show the advantages of the methodology for urban designers. 展开更多
关键词 Wind Engineering Urban Area Wind Design Wind Safety COMFORT Sustainable De-velopment
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