本文關(guān)鍵詞：基于混沌時間序列GA-VNN模型的超短期風功率多步預(yù)測

  更多相關(guān)文章： 混沌時間序列 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) GA算法 Volterra泛函模型 風功率超短期多步預(yù)測

【摘要】：隨著風電在電力系統(tǒng)中的滲透水平不斷提高,能準確、可靠地進行風功率預(yù)測至關(guān)重要。為提高風功率超短期預(yù)測精度,利用風功率時間序列的混沌特性,推導分析了Volterra泛函模型和3層前饋(back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)上的一致性,提出混沌時間序列遺傳算法-Volterra神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(genetic algorithm-Volterra neural network,GA-VNN)模型,對超短期風功率進行多步預(yù)測。該模型將實用的Volterra泛函模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來,解決了求解Volterra泛函模型高階核函數(shù)的問題。同時設(shè)計了一種混沌時間序列GA-VNN模型的學習算法,在算法中利用GA全局尋優(yōu)能力來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),獲得最優(yōu)的初始權(quán)值和閥值。將上述方法應(yīng)用于某風電場風功率超短期多步預(yù)測中,結(jié)果驗證了所提模型的多步預(yù)測性能明顯優(yōu)于Volterra預(yù)測濾波器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
【作者單位】： 湖南大學電氣與信息工程學院;國網(wǎng)河南省電力公司駐馬店供電公司;
【關(guān)鍵詞】： 混沌時間序列 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) GA算法 Volterra泛函模型 風功率超短期多步預(yù)測
【基金】：國家自然科學基金項目(51277057) 科技部技術(shù)創(chuàng)新項目(12C26214305038)~~
【分類號】：TM614
【正文快照】： 精度,利用風功率時間序列的混沌特性,推導分析了Volterra泛函模型和3層前饋(back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)上的一致性,提出混沌時間序列遺傳算法-Volterra神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(genetic algorithm-Volterra neural network,GA-VNN)模型,對超短期風功率進行多步預(yù)測。該模型將實用的V

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本文編號：630951