基于PSO-ICA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)
王帥哲1，王金梅1,2，王永奇1，馬文濤1
（1 寧夏大學(xué) 物理與電子電氣工程學(xué)院，寧夏 銀川 750021；
2 寧夏沙漠信息智能感知自治區(qū)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，寧夏 銀川 750021）
摘 要：針對(duì)傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)精度不高的缺點(diǎn)，提出粒子群算法改進(jìn)帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法（PSO-ICA），通過PSO算法改進(jìn)殖民地同化操作提高ICA 算法的全局尋優(yōu)能力，輸出全局最優(yōu)解作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值閾值。同時(shí)用主成分分析法降維壓縮輸入數(shù)據(jù)，提高網(wǎng)絡(luò)泛化能力。利用PSOICA-BP預(yù)測(cè)模型對(duì)某風(fēng)電場(chǎng)實(shí)際風(fēng)電功率數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，仿真結(jié)果表明該模型預(yù)測(cè)誤差更小，對(duì)短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)更有效。
關(guān)鍵詞：帝國(guó)競(jìng)爭(zhēng)算法；粒子群算法；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；風(fēng)電功率預(yù)測(cè)
中圖分類號(hào)：TM614；TM715 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-3175(2019)02-0007-05
Short-Term Wind Power Forecast Based on PSO-ICA-BP Neural Network
WANG Shuai-zhe1, WANG Jin-mei1,2, WANG Yong-qi1, MA Wen-tao1
（1 School of Physics and Electronic-Electrical Engineering, Ningxia University, Yinchuan 750021, China;
2 Key Laboratory of Ningxia Desert Information Intelligent Perception Autonomous Region, Yinchuan 750021, China）
Abstract: In view of the shortcomings of the traditional BP neural network for short-term wind power prediction, the particle swarm optimization algorithm (PSO) was proposed to improve the Empire competition algorithm (PSO-ICA), to improve the diversity of colonial assimilation, and to optimize the initial weight threshold of the BP neural network by the output of the global optimal solution. The principal component analysis method was used to reduce dimension and to compress input data and improved the network generalization ability. The PSO-ICA-BP prediction model was used to predict the actual wind power data of certain wind farm. The simulation results show that the prediction error of this PSO-ICA-BP model is smaller and more effective for the short-term wind power prediction.
Key words: imperial competition algorithm; particle swarm optimization; BP neural network; wind power forcast
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