基于主成分分析与人工神经网络的风电功率预测

• 作者: 周松林 苏建徽 茆美琴
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 风电功率预测 主成分分析 前馈神经网络 泛化性能
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 新能源与分布式发电
• 页码范围: 128-132
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3715字
• 语种: 中文

摘要

提出了主成分分析与前馈神经网络相结合的风电功率预测模型.采用主成分分析法对原始多维输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为神经网络的输入,既减少了输入变量的维数,又消除了各输入变量的相关性,从而简化了网络的结构,提高了网络收敛性和稳定性.仿真结果表明,相对于一般神经网络模型,基于主成分分析的神经网络模型预测精度更高、泛化性能更好.