基于混沌时间序列GA-VNN模型的超短期风功率多步预测

发布时间：2017-08-06 18:21

  本文关键词：基于混沌时间序列GA-VNN模型的超短期风功率多步预测

  更多相关文章： 混沌时间序列 BP神经网络 GA算法 Volterra泛函模型 风功率超短期多步预测

【摘要】：随着风电在电力系统中的渗透水平不断提高,能准确、可靠地进行风功率预测至关重要。为提高风功率超短期预测精度,利用风功率时间序列的混沌特性,推导分析了Volterra泛函模型和3层前馈(back propagation,BP)神经网络在结构上的一致性,提出混沌时间序列遗传算法-Volterra神经网络(genetic algorithm-Volterra neural network,GA-VNN)模型,对超短期风功率进行多步预测。该模型将实用的Volterra泛函模型和BP神经网络结合起来,解决了求解Volterra泛函模型高阶核函数的问题。同时设计了一种混沌时间序列GA-VNN模型的学习算法,在算法中利用GA全局寻优能力来优化BP神经网络,获得最优的初始权值和阀值。将上述方法应用于某风电场风功率超短期多步预测中,结果验证了所提模型的多步预测性能明显优于Volterra预测滤波器和BP神经网络。
【作者单位】： 湖南大学电气与信息工程学院;国网河南省电力公司驻马店供电公司;
【关键词】： 混沌时间序列 BP神经网络 GA算法 Volterra泛函模型 风功率超短期多步预测
【基金】：国家自然科学基金项目(51277057) 科技部技术创新项目(12C26214305038)~~
【分类号】：TM614
【正文快照】： 精度,利用风功率时间序列的混沌特性,推导分析了Volterra泛函模型和3层前馈(back propagation,BP)神经网络在结构上的一致性,提出混沌时间序列遗传算法-Volterra神经网络(genetic algorithm-Volterra neural network,GA-VNN)模型,对超短期风功率进行多步预测。该模型将实用的V

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本文编号：630951