基于GA-BP和小波-SVM算法的风电场短期功率预测

陈祖成; 王硕禾; 赵绍策; 刘治聪; 王刚

doi:10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.20180626003

石家庄铁道大学学报（自然科学版） ›› 2020, Vol. 33 ›› Issue (01) : 104 -109. DOI: 10.13319/j.cnki.sjztddxxbzrb.20180626003

基于GA-BP和小波-SVM算法的风电场短期功率预测

陈祖成, 王硕禾, 赵绍策, 刘治聪, 王刚

作者信息 +

Author information +

文章历史 +

PDF

摘要

风力发电过程中的功率预测问题是制约风力发电发展的重要因素。针对单一传统神经网络易陷入局部最优的问题,提出了利用信息熵原理把遗传算法优化的BP网络和小波-支持向量机2种算法进行组合预测,结合华北某风电场提供的历史功率数据和数值天气预报数据对未来48 h功率进行预测,仿真结果表明,该组合预测方法的预测精度比单一预测模型的预测精度高,效率高,具有一定实用价值。