基于AFSA-GNN的风电功率预测方法

    公开(公告)号:CN114444763A

    公开(公告)日:2022-05-06

    申请号:CN202111540671.3

    申请日:2021-12-16

    Abstract: 本申请实施例提出了基于AFSA‑GNN的风电功率预测方法,包括将得到的风电数据进行清洗,进行归一化处理;搭建RNN模型,确定RNN模型的隐含层节点个数;基于得到的RNN模型进行回归运算得到预测功率,结合预测功率与实测功率的均方根误差最小构建目标函数;初始化AFSA算法的各项参数,利用AFSA算法步骤对RNN模型的权值进行优化;向优化后的RNN模型中输入处理后的风电数据进行风电功率预测,得到风电输出功率预测值。通过利用人工鱼群算法的出色寻优能力,以RMSE最小为目标函数,快速实现对脊波神经网络连接权重的寻优,利用脊波神经网络对高维数据的快速逼近能力,从而建立风电的输出功率预测模型,能有效提高预测精度。

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