基于不同优化准则和广义回归神经网络的风电功率非线性组合预测

被引：24

作者：

喻华 ^{[1
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卢继平 ^{[1
]}

曾燕婷 ^{[1
]}

段盼 ^{[2
]}

刘加林 ^{[1
]}

苟鑫 ^{[1
]}

机构：

[1] 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室

[2] 国网重庆市电力公司南岸供电分公司

来源：

高电压技术 | 2019年 / 45卷 / 03期

关键词：

广义回归神经网络; 优化准则; 灰色关联度; 非线性组合预测; 优化模型;

D O I：

10.13336/j.1003-6520.hve.20190226042

中图分类号：

TM614 [风能发电];

学科分类号：

0807 ;

摘要：

为提高风电功率预测精度,提出一种基于不同优化准则和广义回归神经网络(GRNN)的风电功率非线性组合预测方法。首先,基于灰色关联度理论,筛选出综合灰色关联度大于0的单项预测模型。然后,利用筛选出的单项预测模型以平均绝对误差最小、平均相对误差最小和均方根误差最小为优化准则构建线性组合优化模型。最后,利用GRNN神经网络对基于不同优化准则的线性组合模型进行非线性组合,得到优化模型。以实测风电功率数据对所提方法进行验证,仿真结果表明:与各单项预测模型、线性组合模型相比,所提优化模型的整体预测精度高,证明了该方法的有效性和实用性。

引用

页码：1002 / 1008

页数：7

共 13 条

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[13] 基于时间序列分析和卡尔曼滤波算法的风电场风速预测优化模型
潘迪夫
刘辉
李燕飞
[J]. 电网技术, 2008, (07) : 82 - 86

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