基于传递函数自我优化的BP网络算法改进

目前使用比较普遍的优化方法对BP算法改进之后,改进的BP神经网络预测过程都存在复杂程度变大、更加消耗人力资源等缺陷。针对这些缺陷,本文提出一种传递函数自我优化算法来改进神经网络。然后将改进的网络应用到风电功率预测中,以东北某风电场一段时间的风电运行数据作为实验样本,分别采用传统BP神经网络和改进的BP神经网络进行预测分析。仿真结果证明,改进之后的BP神经网络不仅有更快的收敛速度,还有更加精确的预测结果,并且不需要认为干预整个预测过程。极大提高了网络的预测能力和效率。

基于混沌时间序列GA-VNN模型的超短期风功率多步预测

随着风电在电力系统中的渗透水平不断提高,能准确、可靠地进行风功率预测至关重要。为提高风功率超短期预测精度,利用风功率时间序列的混沌特性,推导分析了Volterra泛函模型和3层前馈(back propagation,BP)神经网络在结构上的一致性,提出混沌时间序列遗传算法-Volterra神经网络(genetic algorithm-Volterra neural network,GA-VNN)模型,对超短期风功率进行多步预测。该模型将实用的Volterra泛函模型和BP神经网络结合起来,解决了求解Volterra泛函模型高阶核函数的问题。同时设计了一种混沌时间序列GA-VNN模型的学习算法,在算法中利用GA全局寻优能力来优化BP神经网络,获得最优的初始权值和阀值。将上述方法应用于某风电场风功率超短期多步预测中,结果验证了所提模型的多步预测性能明显优于Volterra预测滤波器和BP神经网络。