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基于蚁群优化神经网络模型的风电功率预测

         

摘要

首先采用LM神经网络模型对风电功率进行预测,为确定神经网络最佳权值和阈值、避免出现局部最优,采用蚁群算法进行优化;之后通过风速的预测值确定了预测精度低的时间点,并利用风电功率特性曲线进一步预测这些时间点的风电功率;最后采用均方误差、准确率、合格率指标对预测结果进行了定量分析,结果表明基于蚁群优化神经网络模型的预测准确度提高了16.272百分点,合格率提高了18.735百分点,均方误差降低了3.117.

著录项

  • 来源
    《内蒙古电力技术》 |2019年第4期|26-30|共5页
  • 作者单位

    华北理工大学数学建模创新实验室;

    河北 唐山 063000;

    华北理工大学 化学工程学院;

    河北 唐山 063210;

    华北理工大学数学建模创新实验室;

    河北 唐山 063000;

    华北理工大学 电气工程学院;

    河北 唐山 063210;

    华北理工大学数学建模创新实验室;

    河北 唐山 063000;

    华北理工大学 经济学院;

    河北 唐山 063210;

    华北理工大学数学建模创新实验室;

    河北 唐山 063000;

    华北理工大学 化学工程学院;

    河北 唐山 063210;

    华北理工大学 化学工程学院;

    河北 唐山 063210;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 风能发电;
  • 关键词

    LM神经网络; 蚁群算法; 风机特性曲线; 训练数据; 风速;

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