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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 灰狼優(yōu)化

基于GWO-BP-CNN-ec的風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)模型*

  • 在大型電網(wǎng)和小型微電網(wǎng)中,風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)對(duì)電力系統(tǒng)的調(diào)度運(yùn)行有著重要意義。為了提高短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)精度,文章提出一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)與灰狼優(yōu)化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)結(jié)合的短期風(fēng)電預(yù)測(cè)模型。首先,通過數(shù)據(jù)的離散化,將二維風(fēng)速轉(zhuǎn)換成三維風(fēng)速,變?yōu)榉螩NN模型的輸入量,再結(jié)合GWO對(duì)CNN模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,最后通過BP對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào)后引入預(yù)測(cè)偏差二次修正,最后建立了基于GWO-BP-CNN-ec的風(fēng)電功率預(yù)
  • 關(guān)鍵字: 風(fēng)電功率短期預(yù)測(cè)  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  灰狼優(yōu)化  偏差修正  
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灰狼優(yōu)化介紹

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