SSA-RBF神经网络模型在风电风速预测中的应用研究

摘要

为了提高风电功率的预测精度和稳定性,以更好应对风速的多变性和非线性特性,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化径向基函数(RBF)神经网络的风速预测模型(SSA-RBFN)。通过SSA优化RBFN的参数,以预测提高模型的精度和稳定性。通过选用风电场实际数据进行研究,与SSA-BP模型、RBF模型、BP模型进行比较。仿真结果表明:SSA-RBF预测模型在MAE、MBE和RMSE指标上体现出预测误差显著低于传统RBF模型和BP模型,表明提出的模型是可行和有效的。