基本信息:
- 专利标题： 一种基于改进BP神经网络的风电场短期功率预测方法
- 申请号：CN201810038280.3 申请日：2018-01-16
- 公开(公告)号：CN108256683A 公开(公告)日：2018-07-06
- 发明人： 李胜男 , 吴水军 , 何廷一 , 陈勇 , 刘明群 , 邢超 , 张丽
- 申请人： 云南电网有限责任公司电力科学研究院
- 申请人地址： 云南省昆明市经济技术开发区云大西路105号
- 专利权人： 云南电网有限责任公司电力科学研究院
- 当前专利权人： 云南电网有限责任公司电力科学研究院
- 当前专利权人地址： 云南省昆明市经济技术开发区云大西路105号
- 代理机构： 北京弘权知识产权代理事务所
- 代理人： 逯长明; 许伟群
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06Q50/06 ; G06N3/08
摘要：
本申请公开了一种基于改进BP神经网络的风电场短期功率预测方法，该方法包括：通过风电场历史运行数据获取影响风功率输出的参数，并将参数作为输入矢量输入BP神经网络；将参数与风功率建立映射关系，对BP神经网络进行训练；利用人工蜂群算法对训练后的BP神经网络进行优化，获得BP神经网络的最优权值和阈值；将最优权值和阈值赋值给训练后的BP神经网络，更新BP神经网络，并通过更新后的BP神经网络进行风电场短期功率预测。本申请提供的方法改进了BP神经网络，利用人工蜂群算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化，提高了BP神经网络的收敛速度，解决了BP算法容易陷入局部极小值的缺陷，从而提高了风电场短期功率的预测精度。