基于OLS-SFLA-RBF神经网络的风电出力预测(英文)

【摘要】：提高风电出力的预测精度,可以减轻风电并网带来的不利影响。利用径向基函数神经网络(RBF)建立风电出力预测模型,并通过正交二乘算法(OLS)对RBF神经网络进行初步训练,以确定网络结构及隐含层各节点中心。在OLS算法训练的网络基础上引入蛙跳算法(SFLA),进一步对隐含层基函数的宽度值进行优化以提高网络的泛化能力。实例预测表明,在相同的网络结构及隐含层中心下,基函数宽度值优化后的RBF神经网络模型预测精度得到了提升。 【作者单位】： 福州大学电气工程与自动化学院;纽约大学理工学院电气与计算机工程系;
【关键词】： 正交最小二乘法 混合蛙跳算法 径向基神经网络 风电出力预测
【基金】：supported by Innovation Program for Young Talents in Science and Technology of Fujian Province(Number:2011J05124) Natural Science Foundation of Fujian Province(Number:2013J01176)
【分类号】：TP183;TM614
【正文快照】： In order to mitigate climate warming and shortageof fossil fuel energy,the development and utilizationof new energy has particularly been paid attention bythe world.According to the published data from theworld wind energy association,by the end of June2

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