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基于ACFOA优化RBF的短期风电功率预测

崔闪  彭道刚  钱玉良  
【摘要】:为了提高短期风电输出功率预测的准确度,在分析研究基本预测方法的基础上,提出采用一种自适应混沌果蝇算法(ACFOA)优化RBF神经网络的预测方法。该方法中引入自适应混沌对果蝇算法的进化机制进行优化,并利用ACFOA算法改善RBF神经网络结构参数以提高网络的泛化能力,同时对某风电场的历史数据进行验证分析。仿真结果表明,相比于PSO-RBF预测方法,采用提出的预测模型能有效减少较大误差出现的频率,大幅度提高风电输出功率预测的准确度。

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