基于PSO-WaveNet的短期风电功率预测

• 作者: 金铭 马文洁
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 风电功率 粒子群算法 小波神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 117-120
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2640字
• 语种: 中文

摘要

为了应对风电大规模并网给电力系统带来的严峻挑战,同时提高风力发电的市场竞争力,需要对短期风电功率进行准确预测.文中将小波分析和粒子群优化理论引入神经网络——PSO-WaveNet算法.该算法构建了稳定的风电功率预测网络模型,同时利用灰色关联算法确定网络的输入参量.弥补了神经网络容易陷入局部最优值的缺陷,实验结果表明用算法进行风电功率预测提高了预测精度,验证了该混合算法的可行性.