基于主成分——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場輸出功率短期預(yù)測研究.pdf

1、大規(guī)模風(fēng)電并入電網(wǎng)給電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行帶來挑戰(zhàn)，對風(fēng)電場輸出功率進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測可有效解決上述問題。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單、可調(diào)整的參數(shù)多、訓(xùn)練算法也多、而且可操作性好，在短期風(fēng)電功率預(yù)測中引起廣泛關(guān)注。但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于梯度下降法調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值，這不可避免地存在學(xué)習(xí)時間長、易陷入局部極小點(diǎn)的不足，而且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)之間存在相關(guān)性會影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。
　　本文建立了基于主成分——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期風(fēng)電功率預(yù)測模型。首先采用主

2、成分分析法對原始輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，消除數(shù)據(jù)間的相關(guān)性，主成分處理后的數(shù)據(jù)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模;為彌補(bǔ)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足，采用遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，優(yōu)化結(jié)果作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的初始值;為縮短學(xué)習(xí)時間，采用Levenberg-Marquardt算法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。用所建立的PCA-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測未來4小時、12小時、24小時風(fēng)電功率，預(yù)測精度完全滿足相關(guān)規(guī)范要求;經(jīng)風(fēng)電場現(xiàn)場實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證表明，相對于GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型、PCA-BP神