本發明公開了一種基于云遺傳算法的短期風功率預測方法。由于風資源的隨機性和不確定性,根據風電場的歷史風功率數據與歷史氣象數據進行風功率預測時存在一定困難,尤其在數學模型建立的過程中。該方法將云遺傳算法運用于BP神經網絡(back?propagation?neural?network,前饋神經網絡)建立預測模型,利用云遺傳算法來優化BP網絡參數的權值和閾值,加快BP神經網絡的優化學習速度,從而加快風功率預測處理的效率;實驗證明該優化算法運用在風電場風功率預測中有助于提高預測精度,加快網絡收斂速度。
聲明:
“基于云遺傳算法的風功率預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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