【摘 要】
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准确的风电功率预测对电网调度和风电消纳有着重要意义，为提高风电功率预测精度，建立一种改进的麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm,SSA）优化BP神经网络的短期风电功率预测模型。采用Tent混沌映射初始化麻雀种群，以提高麻雀种群多样性和分布均匀性，增强模型的全局搜索和跳出局部最优的能力；引入黄金正弦和线性递减策略改进发现者和警戒者位置更新公式，并采用高斯变异和混沌扰动方法，
【基金项目】
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宁夏自然科学基金项目（2021AAC03073）；
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准确的风电功率预测对电网调度和风电消纳有着重要意义，为提高风电功率预测精度，建立一种改进的麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm,SSA）优化BP神经网络的短期风电功率预测模型。采用Tent混沌映射初始化麻雀种群，以提高麻雀种群多样性和分布均匀性，增强模型的全局搜索和跳出局部最优的能力；引入黄金正弦和线性递减策略改进发现者和警戒者位置更新公式，并采用高斯变异和混沌扰动方法，提高模型的局部搜索能力，加快收敛速度。利用改进后的SSA算法去优化BP神经网络的初始权值阈值，建立ISSA-BP神经网络预测模型。经仿真验证，ISSA-BP预测模型可有效提高风电功率预测精度。
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