基于SA-PSO-BP神经网络算法的超短期风电出力预测OA
Ultra Short-Term Forecasting for Wind Power Output Based on SA-PSO-BP Algorithm
针对传统BP神经网络预测对初始权重敏感、易陷入局部最优解、计算精度不稳定的缺陷,提出在神经网络参数训练过程中,利用粒子群算法逐代更新粒子向最优解靠近,同时结合模拟退火算法跳出局部最优陷阱,找到全局最优网络参数的超短期风电预测方法;在预测过程中考虑多种环境因素,从而提高预测精度.以巴彦淖尔市某风电场为例,分别采用BP、PSO-BP、SA-PSO-BP神经网络算法对风电出力进行预测.结果表明,SA-PSO-BP算法均值预测误差最小,验证了改进后的SA…查看全部>>
康宏伟;李强;于硕;姚顺
内蒙古电力调度与控制中心,呼和浩特 010010内蒙古电力调度与控制中心,呼和浩特 010010内蒙古电力调度与控制中心,呼和浩特 010010内蒙古电力调度与控制中心,呼和浩特 010010
信息技术与安全科学
风力发电出力预测BP神经网络算法粒子群算法模拟退火算法局部最优预测误差
《内蒙古电力技术》 2020 (6)
64-68,5
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