果蝇优化广义神经网络的风电功率短期预测

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随着风电装机容量的持续增长,风力发电的间歇性和随机性对电网造成的不利影响越来越明显。因此,有效的风电功率预测是解决大规模风电并网的关键问题之一。为此提出采用主成分分析法和果蝇优化广义神经网络(FOA-GRNN)对风电功率进行短期预测。首先采用主成分分析对样本数据进行降维处理,提取有效的主成分以降低预测模型的复杂度。然后,引入自适应步长公式,采用FOA-GRNN对处理后的样本数据进行预测。经湖南某风电厂实际运行数据验证,FOA-GRNN的平均相对误差为8. 81%,相比粒子群算法-径向基函数(PSO-RBF)、PSO-BP等预测模型,具有更高的预测精度和更快的收敛速度,为短期风电功率预测提供了一种有效方法。
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