基于改进的小波-BP神经网络的风速和风电功率预测

• 作者: 刘会巧 刘金龙 李志刚 李文华 肖迁
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 小波分析 相空间重构 C-C法 遗传算法 神经网络 功率曲线转换法
• 年，卷（期）: 2014,（15）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 80-86
• 页数: 7页
• 分类号: TM614
• 字数: 3567字
• 语种: 中文

摘要

为了提高超短期风电功率预测精度，使用改进的小波-BP神经网络方法进行研究。针对预测模型普遍存在的延时问题，先通过离散小波变换将信号分解为高低频段的信号，再用遗传算法优化的 BP神经网络分别进行建模，最后求和各层预测信号。由于功率和风速具有混沌特性，用C-C法联合优化重构相空间的参数，以嵌入维数为神经网络输入层节点数。应用于山东某风电场，仿真结果表明，与BP神经网络模型相比，该算法预测风速和功率精度较高，但风速预测值经过实际功率曲线转换后，功率预测精度变差。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖迁		1	81	1.0	1.0
2	李文华		1	81	1.0	1.0
3	李志刚		1	81	1.0	1.0
4	刘金龙		1	81	1.0	1.0
5	刘会巧		1	81	1.0	1.0