一种基于径向基神经网络的短期风电功率直接预测方法

发布时间：2018-04-17 23:39

  本文选题：风电功率 + 预测　； 参考：《电力系统保护与控制》2015年19期

【摘要】：提出了一种基于RBF神经网络的未来24 h风电功率直接预测方法。为克服传统聚类算法局部寻优的缺陷,基于模糊C-均值聚类算法,提出了一种将遗传算法、模拟退火算法和模式识别技术相结合的模糊聚类算法。基于某风电场的实测数据,采用所提出的模糊聚类算法和几种常用方法分别确定径向基函数的中心,并采用最小二乘法解决权值学习问题。预测结果表明了基于RBF神经网络的风电功率预测方法能够有效提高预测精度,且证明了所提出的模糊聚类算法的优越性。
[Abstract]:A direct wind power prediction method based on RBF neural network is proposed for 24 h wind power in the future.In order to overcome the defect of local optimization in traditional clustering algorithm, a fuzzy clustering algorithm combining genetic algorithm, simulated annealing algorithm and pattern recognition technique is proposed based on fuzzy C-means clustering algorithm.Based on the measured data of a wind farm, the proposed fuzzy clustering algorithm and several common methods are used to determine the center of radial basis function, and the least square method is used to solve the weight learning problem.The prediction results show that the wind power prediction method based on RBF neural network can effectively improve the prediction accuracy and prove the superiority of the proposed fuzzy clustering algorithm.
【作者单位】： 西南交通大学电气工程学院;
【分类号】：TM614;TP183

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