基本信息:
- 专利标题： 一种基于遗传算法（GA）和AdaBoost算法优化的BP神经网络功率短期预测方法
- 申请号：CN202111309288.7 申请日：2021-11-06
- 公开(公告)号：CN114118533A 公开(公告)日：2022-03-01
- 发明人： 朱浩祎 , 李志新 , 王俊 , 吴限 , 刘树森 , 刘少军 , 张林 , 姚欣欣 , 苑婷 , 李金圣 , 刘俐利 , 陶冶 , 李楠
- 申请人： 国网辽宁省电力有限公司盘锦供电公司 , 国家电网有限公司
- 申请人地址： 辽宁省盘锦市市府大街5号;
- 专利权人： 国网辽宁省电力有限公司盘锦供电公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人： 国网辽宁省电力有限公司盘锦供电公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址： 辽宁省盘锦市市府大街5号;
- 代理机构： 辽宁沈阳国兴知识产权代理有限公司
- 代理人： 姜婷婷
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06Q50/06 ; H02J3/00 ; G06K9/62 ; G06N3/08 ; G06N3/12
摘要：
本发明涉及一种基于遗传算法（GA）和AdaBoost算法优化的BP神经网络功率短期预测方法。通过采集到的历史输出功率以及温度、湿度、太阳辐射强度等主要的影响因子作为输入变量，通过遗传算法的全局优化对BP神经网络的初始权值和阈值进行改进，同时AdaBoost强预测器通过对弱预测器的预测序列赋予不同的权重综合不同序列的精度优势，实现了AdaBoost强预测器的“优中选优”的目的。本发明的优点：GA‑AdaBoost‑BP模型兼顾了遗传算法以及AdaBoost算法二者的优点，有效提高了BP神经网络模型性能，具有预测精度高、泛化能力强的特点，此模型和方法能够很好的预测光伏输出功率。