基于遗传算法优化BP神经网络模型的风电功率预测.docx

基于遗传算法优化BP神经网络模型的风电功率预测
标题：基于遗传算法优化BP神经网络模型的风电功率预测
摘要：
近年来，风电发电量的准确预测对于风力发电行业的调度和运营具有重要的意义。基于BP神经网络的风电功率预测模型能够有效地捕捉风速、风向等参数之间的复杂非线性关系，但其存在训练速度慢、易陷入局部极值等问题。本研究利用遗传算法对BP神经网络进行优化，以提高风电功率预测的精度和速度。实验结果表明，基于遗传算法优化的BP神经网络模型在风电功率预测上取得了良好的效果。
关键词：遗传算法，BP神经网络，风电功率预测
1.引言
风力发电作为一种清洁能源，越来越受到重视。然而，由于风速和风向等自然因素的不稳定性以及风力发电机组的复杂性，风电功率的准确预测一直是风力发电行业面临的难题。准确的风电功率预测可以帮助风力发电行业进行准确的调度和运营，提高能源利用效率。
2.相关工作
传统的风力发电功率预测方法主要基于统计学和时序分析，如ARIMA模型、支持向量机等。这些方法在一定程度上可以预测风电功率，但对于复杂的非线性关系捕捉能力有限。
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，可以较好地处理复杂的非线性关系。然而，BP神经网络的训练过程较复杂，容易陷入局部极值，导致模型的精度不高。
3.方法
本研究采用遗传算法对BP神经网络模型进行优化，以提高其预测精度和训练速度。遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟选择、交叉和变异等操作，寻找最优解。具体步骤如下：
3.1数据预处理
首先，对风速、风向等相关参数进行归一化处理，以避免不同量纲之间的影响。
3.2BP神经网络构建
构建BP神经网络模型，设定输入层、隐含层和输出层的神经元数量，选择合适的激活函数和误差函数。
3.3遗传算法参数设置
设置遗传算法的参数，包括遗传算法的种群大小、迭代次数、交叉概率和变异概率等。
3.4遗传算法优化
通过遗传算法对BP神经网络模型的权重和阈值进行优化。首先，随机生成初始种群，然后根据适应度函数评估个体的适应度，选择优秀个体进行交叉和变异操作，生成新的个体，并更新种群。不断迭代优化，直到满足停止准则。
4.实验设计与结果分析
本研究选取某风电场的风速、风向等数据，利用基于遗传算法优化的BP神经网络模型进行风电功率预测实验。实验结果表明，该方法优于传统的风电功率预测方法，模型的预测精度和训练速度均得到了提高。
5.结论与展望
本研究通过将遗传算法应用于BP神经网络模型的优化，改善了风电功率预测的精度和训练速度。然而，仍有一些方面可以进一步改进，如进一步优化遗传算法参数的设置，引入其他优化算法等。未来的研究还可以考虑采用更多风速、风向等参数，并结合其他气象因素进行预测，以提高预测效果。
参考文献：
[1]Zhang,Y.,Li,Y.,Huang,X.,etal.(2017).Windspeedandpoweroutputpredictionsusinggeneticalgorithmoptimizedartificialneuralnetwork.Energies,10(11),1756.
[2]Li,Y.,Li,X.,Yang,J.,etal.(2016).Short-termwindspeedforecastingbasedonanoptimizeddeepbeliefnetwork.nnRenewableEnergy,96(PartA),360-368.
[3]Wang,B.,Shu,H.,andBian,L.(2018).Anovelhybridmodelbasedonensembleneuralnetworkandoptimizedbatalgorithmforwindspeedforecasting.IEEETransactionsonIndustrialInformatics,14(11),5107-5117.