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基于混沌DNA遗传算法与PSO组合优化的RNN短期风电功率预测

《电力系统保护与控制》2013年 第2期 | 周洪煜 曾济贫 王照阳 赵乾   重庆大学动力工程学院 重庆400030 国电南京自动化股份有限公司 江苏南京210003
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摘 要:提高短期风电功率的预测精度对保证电力系统安全、稳定地运行具有重大意义。针对风速信号的强奇异性,采用脊波神经网络建立短期风电功率的预测模型;同时利用混沌DNA遗传算法确定脊波神经网络的隐层结构,采用粒子群算法优化网络的连接权值及方向向量。对新疆莱风电场的输出功率进行了预测实验,并比较了优化前后脊波网络模型的预测性能。研究结果表明采用粒子群与混沌DNA遗传算法组合优化后的脊波神经网络均方根误差降至12.3%,预测精度得到显著提高。
【分 类】【工业技术】 > 电工技术 > 输配电工程、电力网及电力系统 > 理论与分析 > 电力系统规划
【关键词】 风电功率 预测 混沌DNA遗传算法 粒子群 脊波神经网络
【出 处】 《电力系统保护与控制》2013年 第2期 144-149页 共6页
【收 录】 中文科技期刊数据库

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