针对反向传播(BP)神经网络预测模型在风电预测中预测精度低、输入变量多的问题,提出一种基于互信息的自适应变异粒子群优化BP的短期风电功率预测模型.首先,采用互信息筛选出原始数据中与输出功率相关度较大的影响因素,减少冗余信息;然后,引入具有自适应惯性权重系数和变异因子思想的粒子群算法对预测模型进行优化.结果表明:与传统预测模型相比,该预测模型具有收敛速度快、预测精度高等特点.
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
