基于PCA-BP-SSA算法的风电功率复合预测方法

    公开(公告)号:CN115496187A

    公开(公告)日:2022-12-20

    申请号:CN202211206041.7

    申请日:2022-09-30

    Abstract: 基于PCA‑BP‑SSA算法的风电功率复合预测方法,属于风力发电技术领域,采用主成分分析和麻雀搜索算法优化的BP神经网络方法预测风电功率。先获取各类气象数据的历史值,采用主成分分析方法提取影响功率预测的主成分量,再将所提取的数据输入BP神经网络,构建训练样本集,采用麻雀搜索算法优化BP神经网络的权值和阈值,将训练得到的权值和阈值输入BP神经网络,再采用自适应学习率的BP神经网络进一步训练,最终得到最优模型。将得到的风电功率预测数据进行反归一化处理,得到最终预测值,将最终预测值与实际值对比分析,评估优化后模型的预测性能。本发明预测更加准确,解决了训练过程收敛速度慢和容易陷入局部极小值的问题。

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