风电场风速的神经网络组合预测模型

发布时间：2017-04-24 10:22

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【摘要】：针对BP神经网络、RBF神经网络和粒子群BP神经网络在风电场风速预测中存在的问题,提出一种基于遗传算法优化神经网络的风速组合预测模型。该模型为单输出的3层前馈网络,将3种神经网络的预测结果与预测结果平均值作为神经网络的输入,将实际风速值作为神经网络输出,使学习后的网络具有预测能力。该模型能降低单一模型的预测风险,提高预测精度。仿真结果表明,所提出的组合预测模型的精度高于其中任一单一模型,也高于传统的线性组合预测模型。
【作者单位】： 湖南大学电气与信息工程学院;
【关键词】： 风速预测 组合预测模型 遗传算法 神经网络 粒子群优化
【基金】：国家自然科学基金项目(50907020)
【分类号】：TM614;TM743
【正文快照】： 随着近年来风力发电规模的不断扩大,风电场并网给电力系统运行带来了一些问题,其中很重要的问题就是对电力系统调度的影响,风速预测对电力系统的功率平衡和经济调度有着非常重要的意义。风电场风速预测误差不仅与预测方法有关,而且与预测周期以及预测地点的风速特性有关。一

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本文编号：324032