基于量子粒子群优化BP神经网络的风机出力预测

• 作者: 吕晨生 吴帅 王瑶 赵泽昆 陈超
• 来源期刊: 电器与能效管理技术
• 学科: 工学
• 关键词: 风机出力预测 BP神经网络 量子粒子群 特征向量
• 年，卷（期）: 2019,（24）
• 所属期刊栏目: 分布式电源及并网技术
• 页码范围: 45-50
• 页数: 6页
• 分类号: TU47
• 字数: 3255字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16628/j.cnki.2095-8188.2019.24.009

摘要

风机的出力具有波动性及间歇性的特性.该特性对风电场并网和调度产生很大影响,然而传统的风机出力预测技术很难达到准确预测的效果.针对上述问题,采用量子粒子群优化BP神经网络的权值和阈值的方法,由风速和风向构成输入特征向量,根据实际风场的风机数据预测风机出力.对该模型进行仿真实验并与实际数据对比,结果表明提出的方法可以有效可靠地进行风机出力预测,具有良好的工程应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴帅		4	0	0.0	0.0
2	陈超		2	0	0.0	0.0
3	赵泽昆		3	1	1.0	1.0
4	王瑶		3	0	0.0	0.0
5	吕晨生		1	0	0.0	0.0