本文關(guān)鍵詞：增量處理雙隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)電功率預(yù)測模型

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【摘要】：風(fēng)電場功率預(yù)測現(xiàn)有模型一般采用基于批量訓(xùn)練方式的單隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),針對該模型易陷入局部極小及預(yù)測精度較低等缺點(diǎn),結(jié)合風(fēng)電場功率預(yù)測數(shù)據(jù)量大及不確定性大的特點(diǎn),建立一種基于增量處理方式的雙隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,具有預(yù)測精度高、較好跟蹤功率波動、運(yùn)算速度快、不易陷入局部極小等優(yōu)點(diǎn);目前預(yù)測模型一般使用線性歸一化方法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出參數(shù)進(jìn)行處理,基于風(fēng)電場功率數(shù)據(jù)取值分布不均勻的特點(diǎn),提出一種新的非線性歸一化方法,實(shí)例證明,該方法可有效提高預(yù)測精度,尤其是較高功率值和較低功率值預(yù)測效果更佳。
【作者單位】： 新能源電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(華北電力大學(xué));
【關(guān)鍵詞】： 風(fēng)電功率預(yù)測 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 雙隱層 增量處理 非線性歸一化
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51206051)
【分類號】：TM614;TP183
【正文快照】： 式與批量方式兩種[14]0引言。批量方式應(yīng)用廣泛,卻更易陷入局部極小值;增量方式在一定程度上可克服該風(fēng)電場功率預(yù)測是解決大規(guī)模風(fēng)電接入電網(wǎng)缺點(diǎn)。問題的一個(gè)重要手段,近年功率預(yù)測在國內(nèi)外得到鑒于目前BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在風(fēng)電場功率預(yù)測領(lǐng)域廣泛關(guān)注并取得重要進(jìn)展。基于數(shù)值天氣，

本文編號：816546