基于EM-DRNN的风电功率预测模型

• 作者: 于强 常德政 张智晟 龚文杰
• 来源期刊: 电力科学与技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 类电磁机制算法 对角递归神经网络 风电功率预测 风电场
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 名家主持:新能源应用中的电力技术创新
• 页码范围: 17-21
• 页数: 5页
• 分类号: TM732
• 字数: 2706字
• 语种: 中文

摘要

提出基于类电磁机制算法的对角递归神经网络的风电功率预测模型.对角递归神经网络属于动态递归神经网络,具有较好的动态性能；类电磁机制算法模拟电磁场中带电粒子间吸引与排斥机制,可进行全局优化,具有好的收敛性能.模型采用类电磁机制算法对对角递归神经网络进行优化,可避免使神经网络训练陷入局部最小点,提高模型的预测精度.仿真结果表明,模型可有效降低预测误差,获得满意的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于强		5	4	1.0	2.0
2	张智晟	青岛大学自动化工程学院	67	384	11.0	16.0
3	龚文杰		19	119	7.0	9.0
4	常德政	青岛大学自动化工程学院	2	12	1.0	2.0