基于PSO-BP混合算法的風電功率預測研究
摘要:針對短期風電功率的多樣性與非平穩(wěn)特性,傳統預測模型在時空特征提取方面存在明顯局限性。現有方法對風電場歷史運行數據的時空耦合特性挖掘不足,難以有效捕捉其動態(tài)演化規(guī)律與潛在特征關聯,導致預測精度難以滿足電網調度的實際需求。為改善這一現狀,文章提出一種基于粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)與反向傳播神經網絡(Backpropagation,BP)的混合預測框架。(剩余7464字)
目錄
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