- 专利标题: 一种基于改进型神经网络的短期风功率预测方法
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申请号: CN201710429519.5申请日: 2017-06-08
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公开(公告)号: CN107330248B公开(公告)日: 2020-06-19
- 发明人: 杨苹 , 郑成立 , 黄梓健 , 何婷 , 宋嗣博 , 张育嘉 , 彭嘉俊 , 刘泽健 , 许志荣
- 申请人: 华南理工大学
- 申请人地址: 广东省广州市天河区五山路381号
- 专利权人: 华南理工大学
- 当前专利权人: 华南理工大学
- 当前专利权人地址: 广东省广州市天河区五山路381号
- 代理机构: 广州粤高专利商标代理有限公司
- 代理商 何淑珍
- 主分类号: G06Q10/04
- IPC分类号: G06Q10/04 ; G06N3/04
摘要:
本发明公开了一种基于改进型神经网络的短期风功率预测方法。本发明选择神经网络算法和粒子群算法相结合,构建了一种基于改进型神经网络的短期风功率预测方法,包含离线参数寻优和预测算法主体两部分。离线参数寻优的历史数据集包含两个月的历史数据,每周更新一次,并将输出的最优参数传递给预测算法主体;预测算法主体的风功率预测模型结合预测风速风向和离线寻优参数,完成短期风功率预测,并输出风功率预测结果。本发明所提的方法实用性强,具有收敛速度快、精度高、全局最优的特点。
公开/授权文献
- CN107330248A 一种基于改进型神经网络的短期风功率预测方法 公开/授权日:2017-11-07