基于遗传神经网络的短期风电功率预测

摘要：

　　短期风电功率预测对盐城地区即将接入大量风电的电力系统运行有着重要的现实意义。本文首先对采样时间为10min的风电功率时间序列建立ARMA(自回归移动平均）模型，以此模型和ARMA模型残差确定神经网络的训练样本集，实现神经网络样本设计、结构设计与网络训练，建立了标准BP神经网络模型。结合遗传算法与BP神经网络各自的特点，利用遗传算法优化BP神经网络的权重和阈值，解决了标准BP神经网络在预测中结果不稳定的缺点，并建立了遗传神经网络模型。将ARMA模型、标准BP神经网络模型和遗传神经网络模型分别应用于风电功率预测中，结果表明，遗传神经网络模型的预测效果优于其他两个模型。

关键词： 风能发电 风电功率 功率预测 BP神经网络

作者: 何育 高山

作者单位: 盐城供电公司，江苏 盐城 224005 东南大学电气工程学院，江苏 南京 210009

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届江苏电机工程青年科技论坛暨江苏省电机工程学会2011年学术年会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 67-71

在线出版日期: 2011-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）