本发明公开了一种基于云遗传算法的短期风功率预测方法。由于风资源的随机性和不确定性,根据风电场的历史风功率数据与历史气象数据进行风功率预测时存在一定困难,尤其在数学模型建立的过程中。该方法将云遗传算法运用于BP神经网络(back propagation neural network,前馈神经网络)建立预测模型,利用云遗传算法来优化BP网络参数的权值和阈值,加快BP神经网络的优化学习速度,从而加快风功率预测处理的效率;实验证明该优化算法运用在风电场风功率预测中有助于提高预测精度,加快网络收敛速度。
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