传统BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部最小值,以及对初始权值和阈值选择敏感等缺点。为了保证高效、准确的短期风功率预测,构建了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化BP(SSABP)神经网络的短期风功率预测模型。用该预测模型对我国沿海某风电场的历史数据进行仿真测试,并与其他模型的仿真测试结果进行比较。仿真结果表明:SSA-BP神经网络预测模型的精度较高。
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