基于改进粒子群优化神经网络算法的波浪捕获功率预测

• 作者: 黄宝洲 杨俊华 卢思灵 陈海峰 谢东燊
• 来源期刊: 太阳能学报
• 关键词: 粒子群优化算法 神经网络 预测 波能转换 功率捕获
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 页码范围: 302-308
• 页数: 7页
• 分类号: TM619
• 语种: 中文
• DOI: 10.19912/j.0254-0096.tynxb.2018-0910

摘要

传统BP神经网络算法应用于波浪发电系统捕获功率预测,易陷入局部最优和泛化能力不足,为此提出一种改进的粒子群优化神经网络算法,动态调整学习因子并添加变异算子.采用间接预测策略,搭建从波浪数据到波浪捕获功率的直驱式波浪发电系统模型;应用改进算法预测分析波浪历史数据,输入搭建模型,进而获得波浪捕获功率预测值.比较分析不同预测步数和不同算法的仿真结果可知,改进算法能有效克服传统算法不足,提高预测精度.