刘峰
- 作品数：2 被引量：19H指数：2
- 供职机构：华北电力大学控制与计算机工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于主成分—遗传神经网络的短期风电功率预测被引量：17
- 2012年
- 短期风电功率预测对接入大量风电的电力系统运行具有重要的意义,建立了基于主成分分析与遗传神经网络相结合的短期风电功率预测模型。该模型先对原始输入数据进行主成分分析,分析结果作为神经网络预测模型的输入;为克服BP神经网络训练时间长、易陷入局部极小值的的缺陷,采用遗传算法优化神经网络的初始权值和阈值,并使用Levenberg-Marquardt算法对网络权值和阈值进行细化训练。经某风电场实际数据验证,与GA神经网络模型、PCA-LM神经网络模型相比,预测精度明显提高,为短期风电功率预测提供了一种有效的方法。
- 罗毅刘峰刘向杰
- 关键词：风电功率神经网络遗传算法主成分分析
- 基于遗传神经网络的风电场输出功率短期预测被引量：2
- 2012年
- 针对风电场短期输出功率的时变性和非线性特点,提出了基于遗传神经网络的短期风电功率预测方法。结合BP网络对非线性问题良好的逼近能力和遗传算法优良的全局寻优能力,遗传算法有效解决了BP神经网络全局搜索能力差、易陷入局部极小值的问题。与BP神经网络模型相比,遗传神经网络模型预测精度有所提高,为风电场输出功率短期预测提供了一种有效的方法。
- 罗毅刘峰
- 关键词：风电场短期风电功率BP神经网络遗传算法
