基于遗传算法改进BP神经网络的风电功率预测研究

• 作者: 王冰冰 赵天乐
• 来源期刊: 电工电气
• 学科: 工学
• 关键词: 风电 功率预测 BP神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 16-21
• 页数: 6页
• 分类号: TM614
• 字数: 3230字
• 语种: 中文

摘要

风电功率预测对于风电场和电网的安全可靠运行具有重要意义.以某风力发电机为研究对象,根据该风机历史天气信息和风电功率数据,使用遗传算法改进BP神经网络,构建复合型神经网络的风电功率预测系统.运用MATLAB软件对算法进行编程与仿真,仿真结果表明,单一的BP神经网络预测系统波动性较高,精度不足,而复合型的神经网络算法有效地解决了这一问题,改进后的预测系统精度较高、稳定性较强,满足工业生产需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王冰冰	南京理工大学自动化学院	4	3	1.0	1.0
2	赵天乐	南京理工大学自动化学院	4	12	1.0	3.0