10.16628/j.cnki.2095-8188.2019.24.009
基于量子粒子群优化BP神经网络的风机出力预测
风机的出力具有波动性及间歇性的特性.该特性对风电场并网和调度产生很大影响,然而传统的风机出力预测技术很难达到准确预测的效果.针对上述问题,采用量子粒子群优化BP神经网络的权值和阈值的方法,由风速和风向构成输入特征向量,根据实际风场的风机数据预测风机出力.对该模型进行仿真实验并与实际数据对比,结果表明提出的方法可以有效可靠地进行风机出力预测,具有良好的工程应用前景.
风机出力预测、BP神经网络、量子粒子群、特征向量
TU47(土力学、地基基础工程)
2020-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
45-50
