基于蚁群优化神经网络模型的风电功率预测

作者：张岩; 李洋博; 柳姗; 王月; 孙克磊

来源：内蒙古电力技术, 2019, (04): 26-30.

• LM神经网络
• 蚁群算法
• 风机特性曲线
• 训练数据
• 风速 LM neural network
• ant colony algorithm
• fan characteristic curve
• training data
• wind speed

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。

• 单位
  华北理工大学