基于GA-BP和小波-SVM算法的风电场短期功率预测
Short-term Power Forecasting of Wind Farms Based on GA-BP and Wavelet -SVM Algorithm
  
中文关键词:风电场功率预测  遗传算法  小波-SVM  信息熵
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陈祖成1,2,王硕禾1,3,赵绍策1,刘治聪1,王刚1  
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中文摘要:
      风力发电过程中的功率预测问题是制约风力发电发展的重要因素。针对单一传统神经网络易陷入局部最优的问题,提出了利用信息熵原理把遗传算法优化的BP网络和小波-支持向量机2种算法进行组合预测,结合华北某风电场提供的历史功率数据和数值天气预报数据对未来48 h功率进行预测,仿真结果表明,该组合预测方法的预测精度比单一预测模型的预测精度高,效率高,具有一定实用价值。
英文摘要:
      
陈祖成1,2,王硕禾1,3,赵绍策1,刘治聪1,王刚1.基于GA-BP和小波-SVM算法的风电场短期功率预测[J].石家庄铁道大学学报:自然科学版,2020,33(1):104-109.
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