基本信息:
- 专利标题： 基于PCA-BP-SSA算法的风电功率复合预测方法
- 申请号：CN202211206041.7 申请日：2022-09-30
- 公开(公告)号：CN115496187A 公开(公告)日：2022-12-20
- 发明人： 宋大为 , 张伟剑 , 狄立 , 王世谦 , 李秋燕 , 王圆圆 , 卜飞飞 , 华远鹏 , 韩丁 , 贾一博 , 王涵
- 申请人： 国网河南省电力公司经济技术研究院
- 申请人地址： 河南省郑州市二七区嵩山南路87号院办公区C楼1-10层
- 专利权人： 国网河南省电力公司经济技术研究院
- 当前专利权人： 国网河南省电力公司经济技术研究院
- 当前专利权人地址： 河南省郑州市二七区嵩山南路87号院办公区C楼1-10层
- 代理机构： 北京博智杰知识产权代理事务所
- 代理人： 尹春雷
- 主分类号： G06N3/04
- IPC分类号： G06N3/04 ; G06N3/08 ; G06Q50/06 ; H02J3/00
摘要：
基于PCA‑BP‑SSA算法的风电功率复合预测方法，属于风力发电技术领域，采用主成分分析和麻雀搜索算法优化的BP神经网络方法预测风电功率。先获取各类气象数据的历史值，采用主成分分析方法提取影响功率预测的主成分量，再将所提取的数据输入BP神经网络，构建训练样本集，采用麻雀搜索算法优化BP神经网络的权值和阈值，将训练得到的权值和阈值输入BP神经网络，再采用自适应学习率的BP神经网络进一步训练，最终得到最优模型。将得到的风电功率预测数据进行反归一化处理，得到最终预测值，将最终预测值与实际值对比分析，评估优化后模型的预测性能。本发明预测更加准确，解决了训练过程收敛速度慢和容易陷入局部极小值的问题。
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06N | 基于特定计算模型的计算机系统 |
| ------G06N3/00 | 基于生物学模型的计算机系统 |
| --------G06N3/02 | .采用神经网络模型 |
| ----------G06N3/04 | ..体系结构，例如，互连拓扑 |