基于组合模型预测短期风电功率

• 作者: 周蒙恩 王红艳 袁全
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 风电功率 BP神经网络 天牛须搜索算法 时间序列 组合模型
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 44-48
• 页数: 5页
• 分类号: TM614
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2020.10.008

摘要

为提高风电功率短期预测精度,提出一种基于时间序列与天牛须搜索算法改进BP神经网络的组合预测模型.首先,分别利用时间序列法与天牛须搜索算法改进的BP神经网络得到两个风电功率预测模型;其次,根据误差平方和最小的原则利用粒子群算法寻找两个模型的权重系数,建立时间序列与改进BP神经网络的组合预测模型;最后,以某风电场的实测数据为基础,进行数据分析、预测与对比.仿真结果表明,文中所提出的组合预测模型比单一预测模型的预测精度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王红艳		23	43	4.0	6.0
2	袁全		3	0	0.0	0.0
3	周蒙恩		1	0	0.0	0.0