基于蚁群优化神经网络模型的风电功率预测

• 作者: 孙克磊 张岩 李洋博 柳姗 王月
• 来源期刊: 内蒙古电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: LM神经网络 蚁群算法 风机特性曲线 训练数据 风速
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 综合能源系统规划与运行
• 页码范围: 26-30
• 页数: 5页
• 分类号: TM614
• 字数: 3682字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-6218.2019.04.016

摘要

首先采用LM神经网络模型对风电功率进行预测,为确定神经网络最佳权值和阈值、避免出现局部最优,采用蚁群算法进行优化;之后通过风速的预测值确定了预测精度低的时间点,并利用风电功率特性曲线进一步预测这些时间点的风电功率;最后采用均方误差、准确率、合格率指标对预测结果进行了定量分析,结果表明基于蚁群优化神经网络模型的预测准确度提高了16.272百分点,合格率提高了18.735百分点,均方误差降低了3.117.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张岩	华北理工大学数学建模创新实验室	38	120	6.0	9.0
5	李洋博	华北理工大学数学建模创新实验室	7	6	2.0	2.0
9	柳姗	华北理工大学数学建模创新实验室	4	3	1.0	1.0
13	王月	华北理工大学数学建模创新实验室	2	1	1.0	1.0