摘要：针对风力发电系统有效风速无法直接测量的问题，提出了基于自适应模糊神经网络的风速软测量方法，在该方法中利用优化的自适应模糊神经网络建立了风速软测量模型，以发电机功率、桨距角和风力机转速作为模型的输入，有效风速作为模型的输出，网络学习中采用可变的学习速率和可变的动量学习率。仿真结果表明，与传统的神经网络风速软测量模型相比，基于自适应模糊神经网络的风速软测量方法是有效的，风速的估计值较好地跟踪了有效风速的变化趋势，具有较高的准确性。

关键词：风力发电 有效风速 软测量 自适应模糊神经网络 

单位：兰州交通大学自动化与电气工程学院 兰州730070