基于粗糙集理论的遗传神经网络风速预测模型

风速预测对风电场和电力系统的运行具有重要意义。为了提高风速预测的精度,提出了一种新的风速预测方法——基于粗糙集理论的遗传神经网络模型。由于影响风速预测的因素很多,利用粗糙集理论的属性约简对神经网络输入的影响因素进行约简,识别出与预测风速相关性较大的影响因素作为输入量,减少了神经网络的计算量;利用全局搜索能力强的遗传算法对神经网络的初始权值进行优化,克服了神经网络收敛速度慢和容易陷入局部极小的缺点。实例结果表明该算法能够有效地提高预测的速度与精度,证明了该方法在风速预测中的可行性和有效性。