【摘 要】
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针对传统BP神经网络预测对初始权重敏感、易陷入局部最优解、计算精度不稳定的缺陷,提出在神经网络参数训练过程中,利用粒子群算法逐代更新粒子向最优解靠近,同时结合模拟退
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针对传统BP神经网络预测对初始权重敏感、易陷入局部最优解、计算精度不稳定的缺陷,提出在神经网络参数训练过程中,利用粒子群算法逐代更新粒子向最优解靠近,同时结合模拟退火算法跳出局部最优陷阱,找到全局最优网络参数的超短期风电预测方法;在预测过程中考虑多种环境因素,从而提高预测精度。以巴彦淖尔市某风电场为例,分别采用BP、PSO-BP、SA-PSO-BP神经网络算法对风电出力进行预测。结果表明,SA-PSO-BP算法均值预测误差最小,验证了改进后的SA-PSO-BP神经网络算法具有更高的预测精度。
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