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基于GA-BP和小波-SVM算法的风电场短期功率预测
被引量:
2
1
作者
陈祖成
王硕禾
+2 位作者
赵绍策
刘治聪
王刚
《石家庄铁道大学学报(自然科学版)》
2020年第1期104-109,共6页
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...
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。
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关键词
风电场功率预测
遗传算法
小波-svm
信息熵
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职称材料
题名
基于GA-BP和小波-SVM算法的风电场短期功率预测
被引量:
2
1
作者
陈祖成
王硕禾
赵绍策
刘治聪
王刚
机构
石家庄铁道大学电气与电子工程学院
天津市市政工程设计研究院
河北省分布式能源应用技术创新中心
出处
《石家庄铁道大学学报(自然科学版)》
2020年第1期104-109,共6页
基金
天津市科技局科技攻关项目(19YFZGQY00040)
河北省分布能源应用技术创新中心资助项目(SG20182050)。
文摘
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。
关键词
风电场功率预测
遗传算法
小波-svm
信息熵
Keywords
wind farm power prediction
genetic algorithm
wavelet
-svm
information entropy
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
《石家庄铁道大学学报(自然科学版)》
2020
2
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参考文献
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