基于改进果蝇神经网络的短期风电功率预测

• 作者: 吴潮 李刚 赵建平
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 风电场 短期功率预测 FOA算法 Elman神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 先进算法与人工智能
• 页码范围: 23-26,31
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3143字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2018.07.006

摘要

针对当前风电预测模型计算量过大、收敛速度过慢、预测精度不够等问题,提出通过果蝇优化算法(FOA)对神经网络的初始参数进行动态调整,由于自适应果蝇算法本身具有计算简单、收敛速度快等特点,通过与Elman神经网络的结合,能够降低模型的预测误差、提高模型收敛速度.最后,通过仿真实验与传统预测模型进行对比,结果表明所提出的方法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李刚	兰州交通大学机电技术研究所	79	253	8.0	11.0
10	吴潮	兰州交通大学机电技术研究所	4	8	1.0	2.0
11	赵建平	兰州交通大学机电技术研究所	2	18	2.0	2.0