【摘 要】
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由于传统化石能源具有较强的污染性和不可再生性,能源转型势在必行。风能作为一种可再生清洁能源,因具有很大的发展潜力和应用空间,而被广泛关注,但是由于风能具有间歇性和波动性,风电并网给整个电力系统的安全平稳运行带来了挑战,风电功率有效且准确的预测对于电网调度等具有重大意义。本文从目前广泛使用的人工智能方法入手,针对长短期记忆神经网络（Long Short Term Mermory network,LS
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由于传统化石能源具有较强的污染性和不可再生性,能源转型势在必行。风能作为一种可再生清洁能源,因具有很大的发展潜力和应用空间,而被广泛关注,但是由于风能具有间歇性和波动性,风电并网给整个电力系统的安全平稳运行带来了挑战,风电功率有效且准确的预测对于电网调度等具有重大意义。本文从目前广泛使用的人工智能方法入手,针对长短期记忆神经网络（Long Short Term Mermory network,LSTM）模型的超参数难以确定的问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法（Improved Sparrow Search Algorithm,ISSA）优化长短期记忆神经网络超参数的超短期风电功率预测模型。首先针对传统的模型超参数确定方法的缺点,利用麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm,SSA）优化模型的超参数设置过程,通过SSA对四层LSTM隐藏层第一层神经元数量、隐藏层第二层神经元数量、迭代次数与学习率四个超参数寻优,以平均绝对误差为目标函数,搭建SSA-LSTM模型,与LSTM对比分析其性能,结果表明SSA-LSTM具有较高的预测精度,与LSTM模型相比,均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别降低25.06%,14.37%和0.49%,纳什系数提高了 2.62%。其次针对SSA的缺点,提出一种改进的麻雀搜索算法。具体改进措施如下:使用tent混沌映射改进种群初始化过程,替换SSA中的伪随机数生成器,使种群初始分布更均匀;引入动态步长权重公式,替换SSA中控制步长的随机数,使算法在前期以较长步长搜索,后期以较小步长搜索,提高其全局搜索能力,并使种群中发现者受上一代全局最优影响;通过高斯扰动,增强最优可行解的随机性与多样性,并使用贪婪规则判断是否将最有可行解替换为经高斯扰动后的最优解。并通过五种基本测试函数对ISSA进行性能测试,与鲸鱼搜索算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）、灰狼搜索算法（Grey Wolf Algorithm,GWO）和麻雀搜索算法对比,结果表明ISSA具有较强抗干扰能力和全局搜索能力,且收敛速度更快,收敛曲线更加光滑。最后以某风电场数据对ISSA-LSTM超短期预测模型进行仿真分析,与LSTM模型、SSA-LSTM模型、WOA-LSTM模型和GWO-LSTM模型对比,结果表明本文所提模型ISSA-LSTM可以明显降低预测误差,提高模型稳定性与模型质量,其均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别降低到0.40922,0.30985和2.8336%,与SSA-LSTM模型相比分别降低了 1.53%,13.56%和0.32%,纳什系数提高到0.96852,与SSA-LSTM模型相比提高了0.1%。
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