10.3969/j.issn.1007-3175.2019.12.004
基于遗传算法改进BP神经网络的风电功率预测研究
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.
风电、功率预测、BP神经网络、遗传算法
TM614(发电、发电厂)
2020-01-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
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