基于SSA优化BP神经网络的短期风功率预测方法

摘要

本发明涉及一种基于SSA优化BP神经网络的短期风功率预测方法，方法包括：获取风电场的实时数据，并进行数据预处理后，载入SSA优化BP神经网络模型中，获取短期风功率预测结果；SSA优化BP神经网络模型的训练过程中通过麻雀搜索算法计算每个麻雀的适应度，并更新发现者、加入者和侦查者的位置，直至得到最优位置和最佳适应度值后分别赋值给BP神经网络模型作为参数权值和阈值，从而得到最优的SSA优化BP神经网络模型。与现有技术相比，本发明通过SSA优化BP神经网络算法的权值和阈值来提高了网络训练速度和风功率预测精度。