基于遗传BP神经网络的短期风速预测模型

• 作者: 张广明 王德明 王莉
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 风力发电 短期风速预测 BP神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 自动化技术、电气工程
• 页码范围: 837-841,904
• 页数: 6页
• 分类号: TM614
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2012.05.010

摘要

为了提高风电场短期风速预测精度,提出将遗传算法和反向传播(BP)神经网络相结合的预测模型.采用自相关性分析找出对预测值影响最大的几个历史时刻风速,以历史时刻的风速、强度、湿度和气压作为BP神经网络预测模型的输入变量；利用遗传算法的全局搜索能力获得BP神经网络优化的初始权值和阈值;采用优化后的BP神经网络分别建立1、2、3h的短期风速预测模型.实验结果表明,该方法较BP神经网络具有预测精度高、收敛速度快的优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王德明		43	316	10.0	15.0
2	张广明		192	1540	18.0	27.0
3	王莉		30	213	9.0	13.0