基于情感神经网络的风电功率预测

摘要：

风力发电功率预测对于风能并网具有重要意义.采用一种可用于复杂系统和模式建模的新型神经网络——情感神经网络,对风力发电功率进行预测.为防止ENN在训练时陷入局部最优解,提出采用遗传算法对其进行训练.采用预测误差的均方根和标准差衡量预测准确性、稳定性,对ENN性能进行了检验.结果表明,相比于人工神经网络、支持向量机和自滑动回归模型,ENN能够获得更高的预测准确率和预测可靠性.

关键词：情感神经网络、风力发电功率、预测、遗传算法

所属期刊栏目：33

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2017-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：168-172