| 基于IAFSA-BPNN的短期风电功率预测 |
| |
| 引用本文： | 张颖超,王雅晨,邓华,熊雄,陈浩.基于IAFSA-BPNN的短期风电功率预测[J].电力系统保护与控制,2017,45(7):58-63. |
| |
| 作者姓名： | 张颖超 王雅晨 邓华 熊雄 陈浩 |
| |
| 作者单位： | 南京信息工程大学信息与控制学院，江苏 南京 210044 ;南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心，江苏 南京210044,南京信息工程大学信息与控制学院，江苏 南京 210044,南京信息工程大学信息与控制学院，江苏 南京 210044 ;南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心，江苏 南京210044,南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心，江苏 南京210044,南京信息工程大学信息与控制学院，江苏 南京 210044 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(41675156);江苏省高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)与江苏省六大人才高峰项(WLW-021)共同资助 |
| |
| 摘 要： | 为提高短期风电功率预测精度，提出一种基于IAFSA-BPNN的短期风电功率预测方法。该方法通过改进的人工鱼群算法来优化BP神经网络的权值和阈值，从而提高BP神经网络的收敛速度和泛化能力。利用2014年上海某风场实测数据对新算法进行检验。试验结果表明，改进的人工鱼群算法一定程度上克服了原算法后期搜索的盲目性较大，收敛速度减慢，搜索精度变低的缺陷。IAFSA-BPNN混合算法在预测的稳定性和精度、收敛速度等方面优于BPNN、AFSA-BPNN算法。IAFSA-BPNN算法不仅能提高短期风电功率预测的精度，而且改善了预测结果稳定性。
|
| 关 键 词： | 短期风电功率预测 人工鱼群算法 BP神经网络 IAFSA-BPNN |
| 收稿时间： | 2016/4/7 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2016/6/29 0:00:00 |
IAFSA-BPNN for wind power probabilistic forecasting |
| |
| ZHANG Yingchao,WANG Yachen,DENG Hu,XIONG Xiong and CHEN Hao.IAFSA-BPNN for wind power probabilistic forecasting[J].Power System Protection and Control,2017,45(7):58-63. |
| |
| Authors: | ZHANG Yingchao WANG Yachen DENG Hu XIONG Xiong and CHEN Hao |
| |
| Affiliation: | School of Information and Control, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China,School of Information and Control, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China,School of Information and Control, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China;Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China,Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China and School of Information and Control, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | short-term wind power prediction AFSA BPNN IAFSA-BP |
|
| 点击此处可从《电力系统保护与控制》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《电力系统保护与控制》下载全文 |
|
