混合小波包与纵横交叉算法的风电预测神经网络模型

【摘要】：针对常规Elman神经网络容易陷入局部最优、泛化能力不足等缺点,提出一种混合小波包变换和纵横交叉算法(CSO)优化神经网络的短期风电预测新方法。该混合方法首先利用小波包变换将风电功率时间序列分解成多个不同频率的子序列,然后采用CSO优化后的神经网络(CSO-ENN)对各分量进行提前24 h预测,最后叠加各子序列的预测值,得出实际预测结果。在实例分析中,利用某风电场实际运行数据进行仿真验证。结果表明:新模型的预测精度明显优于其他混合方法和风电场提供的日前预测结果。 【作者单位】： 广东工业大学自动化学院;
【关键词】： 纵横交叉算法 神经网络 小波包变换 风电预测
【基金】：广东省自然科学基金(S2013040013776;S2012040007911) 广东省教育厅育苗工程项目(2013LYM_0019)
【分类号】：TM614
【正文快照】： 0引言近年来,风电作为目前使用技术最成熟且增长速度最快的清洁能源,受到世界各国的重视,在电网中的渗透率不断上升。由于风电出力固有的波动性和间歇性给电网带来的冲击严重影响电能质量和供电可靠性,成为制约大规模风电并网的最大瓶颈。对风电场输出功率进行预测,可为电网安

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