基于PSO-BP组合改进模型的短期风电功率预测仿真

作者：梅雨; 王红蕾; 王瑾

来源：软件, 2020, 41(12): 7-10.

• 风电功率预测
• 风速
• PSO-BP

准确的风电功率预测可以为微电网的稳定运行提供可靠依据。文章提出了PSO-BP组合改进模型对风电功率进行短期预测,建立基于BP神经网络的预测模型,通过PSO优化BP神经网络的权值和阈值,同时考虑风速对风电功率预测性能的影响,同BP神经网络、Elman神经网络、小波神经网络和GA-BP在超前1步、2步和3步情况下做对比实验,利用贵阳市高坡风力发电厂SCADA系统的风电功率数据和风速数据验证了文章算法有较高的预测精度。

• 单位
  中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司; 贵州大学