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基于遗传算法改进BP神经网络的风电功率预测研究

论文摘要

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。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 BP神经网络预测风电功率
  •   1.1 风电功率特征
  •   1.2 BP神经网络预测风电功率的原理
  • 2 GA-BP神经网络算法
  •   2.1 遗传算法对BP神经网络的优化
  •   2.2 GA-BP算法预测风电功率的流程图
  • 3 算例分析
  •   3.1 采用BP神经网络预测风电功率
  •   3.2 采用GA优化的BP神经网络预测风电功率
  •   3.3 模型训练效果比较
  • 4 结语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王冰冰,赵天乐

    关键词: 风电,功率预测,神经网络,遗传算法

    来源: 电工电气 2019年12期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 电力工业,自动化技术

    单位: 南京理工大学自动化学院

    分类号: TP18;TM614

    页码: 16-21

    总页数: 6

    文件大小: 846K

    下载量: 432

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/e5c2ecfa61967986989b8544.html