考虑遗传算法优化的RBF神经网络风电功率预测模型研究

来源 :中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十七届学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:gs212121
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  本文提出了一种考虑遗传算法优化的RBF神经网络风电功率预测模型。该模型针对RBF神经网络中径向基函数的中心矢量和隐含层节点数目难于确定的问题,通过引入遗传算法,有效地解决了这一难题,并且,通过遗传算法对网络结构、权值和阈值的优化,提高了风电功率的预测精度。在预测中,采用动态聚类分析的方法进行了神经网络训练样本的筛选,使得训练后的神经网络具有了更强的非线性逼近能力,从而进一步提高了预测精度。经过4个算例的比较,验证了所提模型的有效性。
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