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基于混沌DNA遗传算法与PSO组合优化的RNN短期风电功率预测
被引量：
14
1
作者
周洪煜
曾济贫
+1 位作者
王照阳
赵乾
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2013年第2期144-149,共6页
提高短期风电功率的预测精度对保证电力系统安全、稳定地运行具有重大意义。针对风速信号的强奇异性,采用脊波神经网络建立短期风电功率的预测模型;同时利用混沌DNA遗传算法确定脊波神经网络的隐层结构,采用粒子群算法优化网络的连接权...
提高短期风电功率的预测精度对保证电力系统安全、稳定地运行具有重大意义。针对风速信号的强奇异性,采用脊波神经网络建立短期风电功率的预测模型;同时利用混沌DNA遗传算法确定脊波神经网络的隐层结构,采用粒子群算法优化网络的连接权值及方向向量。对新疆某风电场的输出功率进行了预测实验,并比较了优化前后脊波网络模型的预测性能。研究结果表明采用粒子群与混沌DNA遗传算法组合优化后的脊波神经网络均方根误差降至12.3%,预测精度得到显著提高。
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关键词
风电功率
预测
混沌dna遗传算法
粒子群
脊波神经网络
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职称材料
题名
基于混沌DNA遗传算法与PSO组合优化的RNN短期风电功率预测
被引量：
14
1
作者
周洪煜
曾济贫
王照阳
赵乾
机构
重庆大学动力工程学院
国电南京自动化股份有限公司
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2013年第2期144-149,共6页
文摘
提高短期风电功率的预测精度对保证电力系统安全、稳定地运行具有重大意义。针对风速信号的强奇异性,采用脊波神经网络建立短期风电功率的预测模型;同时利用混沌DNA遗传算法确定脊波神经网络的隐层结构,采用粒子群算法优化网络的连接权值及方向向量。对新疆某风电场的输出功率进行了预测实验,并比较了优化前后脊波网络模型的预测性能。研究结果表明采用粒子群与混沌DNA遗传算法组合优化后的脊波神经网络均方根误差降至12.3%,预测精度得到显著提高。
关键词
风电功率
预测
混沌dna遗传算法
粒子群
脊波神经网络
Keywords
wind power
prediction
chaos
dna
genetic algorithm
particle swarm optimization
ridgelet neural network
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混沌DNA遗传算法与PSO组合优化的RNN短期风电功率预测
周洪煜
曾济贫
王照阳
赵乾
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2013
14
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