引用本文:程晶晶,周明龙.GA-WNN网络在风电功率预测中的应用研究(J/M/D/N,J:杂志,M:书,D:论文,N:报纸).期刊名称,2015,32(2):62-66
CHEN X. Adap tive slidingmode contr ol for discrete2ti me multi2inputmulti2 out put systems[ J ]. Aut omatica, 2006, 42(6): 4272-435
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GA-WNN网络在风电功率预测中的应用研究
程晶晶,周明龙1,2
1安徽理工大学,安徽 淮南 232001;2.安徽机电职业技术学院,安徽 芜湖 241000
摘要:
利用遗传算法的全局优化能力和小波神经网络的高精度特性,提出了一种基于遗传算法、小波与神经网络的风电功率预测方法, 应用某风电场的58台风电机组的输出功率数据作为实例,验证了GA-WNN模型的预测鲁棒性好,精度高,有效减小了预测误差.
关键词:  小波变换  人工神经网络  遗传算法  风电功率预测
DOI:
分类号:
基金项目:
Research on the Application of GA WNN Network to Wind Power Prediction
CHENG Jing jing1, ZHOU Ming long2
Abstract:
A prediction method for wind power is proposed based on genetic algorithm, wavelet and neural network by the feature of the global optimization capacity of the genetic algorithm and the high accuracy of wavelet neural network. The output power data of 58 wind power motors in a wind power field are used as real examples to test the prediction method and the results show that the prediction of GA WNN Model with good robustness and high accuracy and small prediction error. 
Key words:  wavelet transform  artificial neural network  genetic algorithm  wind power prediction
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