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该模型将粒子群算法与BP神经网络结合用于BP神经网络的训练即优化BP网络中的连接权值和各项阈值然后利用神经网络分布式并行处理优势、自适应学习能力以及较好的鲁棒性能对风电功率数据进行预测。该算法优点是通过 PSO 算法进行 BP 算法的权值和阈值计算得到一个比较理想的初始值该初始值能够保证 BP 在预测中迅速达到全局最优解从而改进了传统 BP 神经网络的不足。模型利用某风电场过去一年的实测数据作为训练样本基于MATLAB编写PSO-BP算法进行短期风电功率预测。 模型研究
一、风电功率预测方法概览
从预测方式来看主要有物理方法和统计方法具体特点如下
物理方法基于气象学和风力发电机组的工作原理建立数学模型考虑风速、风向、机组特性等因素来预测功率输出。常见的物理模型包括CFD模拟、功率曲线法、风功率密度法等。统计方法以对历史统计数据和NWP数据的分析研究为基础建立NWP数据与风电场输出功率之间的映射关系。该方法直接利用NWP数据对风电场输出功率进行预测。统计方法同时适用于超短期、短期和中长期预测。人工智能方法属于更为先进的统计方法利用机器学习算法如人工神经网络、支持向量机、随机森林等通过对大量历史数据的学习和训练建立预测模型。这种方法可以更好地捕捉复杂的非线性关系和时空变化。更加详细的分类方式见下表。 二、PSO-BP算法流程 结果一览
