基于贝叶斯神经网络的风电短期功率预报研究

• 作者: 孟安波 王星华 肖建华 邢林华 陈庆鸿
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 贝叶斯神经网络 风电场功率预报 泛化能力
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与分析
• 页码范围: 19-22
• 页数: 4页
• 分类号: TM74
• 字数: 2397字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2013.01.005

摘要

提高风电功率预报的准确率对电网的安全运行调度有着重要的意义.针对标准BP学习算法泛化能力不强的问题,设计了一种基于贝叶斯正则化算法修正权值的学习算法,用于风电的功率预测.仿真结果对比表明新的算法具有比标准BP算法和径向基神经网络具有更好的泛化能力,同时取得了良好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王星华		56	514	13.0	20.0
3	孟安波		92	669	15.0	21.0
4	邢林华		4	17	4.0	4.0
5	陈庆鸿		5	20	3.0	4.0
6	肖建华		13	31	3.0	4.0