典型文献
基于优化BP神经网络和非参数估计的风功率区间预测
文献摘要：
在含大规模风电的电力系统中,基于风电存在固有的不确定性问题,提出一种基于优化BP神经网络和非参数估计的风功率短期区间预测模型.通过训练BP神经网络得到短期风功率点预测值并针对在训练过程中对网络的初始值非常依赖这一问题,采用灰狼优化算法优化网络的初始参数;在风功率点预测的基础上,利用非参数核密度估计来描述预测误差的概率分布,构造出某一置信度下的预测区间.选取某一风电场的实际测量数据进行实验,结果证明,所提出的模型具有较好的预测精度.
文献关键词：
风功率预测;神经网络;灰狼优化算法;区间概率预测
中图分类号：
作者姓名：
崔颢;马平
作者机构：
青岛大学电气工程学院,山东青岛266071
文献出处：
引用格式：
[1]崔颢;马平-.基于优化BP神经网络和非参数估计的风功率区间预测)[J].电子设计工程,2022(13):6-10
A类：
区间概率预测
B类：
非参数估计,区间预测,大规模风电,电力系统,点预测,训练过程,初始值,灰狼优化算法,算法优化,非参数核密度估计,预测误差,概率分布,置信度,预测区间,风电场,测量数据,风功率预测
AB值：
0.253622
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