基于遗传BP神经网络的短期风速预测模型

  本文关键词：基于遗传BP神经网络的短期风速预测模型，由笔耕文化传播整理发布。

第46卷第5期2012年5月

浙江大学学报（工学版）

JournalofZhejiangUniversity（EngineeringScience）

Vol．46No．5May2012

DOI：10．3785/j．issn．1008-973X．2012．05．010

基于遗传BP神经网络的短期风速预测模型

1

王德明，王

1，21莉，张广明

（1．南京工业大学自动化与电气工程学院，南京210009；2．南京大学工程管理学院，南京210093）摘

要：为了提高风电场短期风速预测精度，提出将遗传算法和反向传播（BP）神经网络相结合的预测模型．采用

以历史时刻的风速、温度、湿度和气压作为BP神经网自相关性分析找出对预测值影响最大的几个历史时刻风速，

络预测模型的输入变量；利用遗传算法的全局搜索能力获得BP神经网络优化的初始权值和阈值；采用优化后的BP神经网络分别建立1、2、3h的短期风速预测模型．实验结果表明，该方法较BP神经网络具有预测精度高、收敛速度快的优点．

关键词：风力发电；短期风速预测；BP神经网络；遗传算法中图分类号：TM614

文献标志码：A

973X（2012）05-0837-05文章编号：1008-

Short-termwindspeedforecastmodelforwindfarmsbasedon

geneticBPneuralnetwork

2

WANGDe-ming1，WANGLi1，，ZHANGGuang-ming1

（1．SchoolofAutomationandElectricalEngineering，NanjingUniversityofTechnology，Nanjing210009，China；

2．SchoolofEngineeringandManagement，NanjingUniversity，Nanjing210093，China）

Abstract：Toimprovetheshort-termwindspeedforecastingaccuracyforwindfarm，apredictionmodelbasedonbackpropagation（BP）neuralnetworkcombininggeneticalgorithmwasproposed．Autocorrelationanalysiswasusedtodiscoverhistoricalwindspeedswhichhavesignificantinfluenceonpredictedwindspeed．TheinputvariablesofBPneuralnetworkpredictivemodelwerehistoricalwindspeeds，temperature，，humidityandairpressure．GeneticalgorithmwasusedtooptimizetheweightsandbiasofBPneuralnetwork．OptimizedBPneuralnetworkwasap-pliedtopredictwindspeedanhourbefore，twohoursbeforeandthreehoursbeforeindividually．Thesimulationre-sultsshowthattheproposedmethodofferstheadvantagesofhighprecisionandfastconvergenceincontrastwithBPneuralnetwork．

Keywords：windpowergeneration；short-termwindspeedprediction；BPneuralnetwork；geneticalgorithm风力发电不依赖矿物能源，也没有碳排放等环

境成本，并且可利用的风能在全球范围内分布都很广泛，因此风力发电逐渐成为许多国家可持续发展

［1-3］

．风力发电是将空气动能战略的重要组成部分

转换为电能，其特性会直接受到风的特性的影响．风的随机波动性和间歇性决定了风力发电的功率也是

波动和间歇性的．随着风电场容量在系统中所占的

05-05．收稿日期：2011-

比例增加，风电对电网系统的影响就会越来越明显，大风速扰动会使系统的电压和频率产生很大的变

化，严重时可能使系统失去稳定性．另外，风电机组很容易在风速扰动条件下停机

［3-4］

．因此，对风速进

行准确的预测有利于风电场的风电机组的运行受制于系统的运行条件，当系统的运行条件比较恶劣，如电压水平比较低时，运行，为电力系统调度部门制定

浙江大学学报（工学版）网址：www．journals．zju．edu．cn/eng

基金项目：江苏省科技厅工业科技支撑计划资助项目（BE2009166）．作者简介：王德明（1956－），男，教授，从事新能源及其控制研究．

mail：silyzheda@sina．com通信联系人：王莉，女，讲师．E-

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