基于PSO-BP神经网络的风电功率预测模型分析
Wind Power Prediction Model Based on Neural Network of PSO-BP作者机构：辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105
出 版 物：《现代工业经济和信息化》 (Modern Industrial Economy and Informationization)
年 卷 期：2024年第14卷第8期
页 面：164-165,168页
学科分类：08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理]
主 题：风电功率预测 粒子群优化算法 反向传播算法 多元线性拟合
摘 要：该模型旨在提高风电功率预测的准确性和稳定性,以应对风电场运行中的不确定性和波动性。介绍了粒子群优化算法、反向传播算法的原理,在此基础上分析影响风电场的输出功率的主要因素,构建数学函数式,通过多元线性拟合,来解析风电功率与相关因素之间的函数关系设计BP神经网络的结构,并利用PSO算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化,使该模型能够更准确地拟合实际风电功率与理论风电功率关系。
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