基于灰色神经网络优化组合的风力发电量预测研究

• 作者: 孙佳 王妍 章勇高 高彦丽
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 灰色预测技术 优化组合预测技术 误差 风力发电量
• 年，卷（期）: 2014,（22）
• 所属期刊栏目: 理论与实验研究
• 页码范围: 30-34
• 页数: 5页
• 分类号: TM93
• 字数: 2676字
• 语种: 中文

摘要

文中提出一种新型灰色神经网络优化组合的风力发电量预测研究，将人工神经网络预测模型和灰色预测模型有效结合，不仅考虑了风力、风向和温度等影响因素，而且将往年风力发电量的历史数据综合考虑，结合两种预测优点，从而提高了预测的准确度并降低预测误差。算例结果证明，这种新型的灰色神经网络优化组合预测值误差低于单一的灰色预测或神经网络预测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章勇高	华东交通大学电气与电子工程学院	48	443	13.0	19.0
2	高彦丽	华东交通大学电气与电子工程学院	25	197	9.0	13.0
3	王妍	华东交通大学电气与电子工程学院	3	22	3.0	3.0
4	孙佳	南昌大学信息工程学院自动化系	4	21	3.0	4.0