摘要：随着风电装机规模的不断扩大，风电功率预测精度对电网调度、安全运行以及风能高效利用具有重要意义。由于风电功率具有较强 的随机性、波动性和非线性特征，传统预测方法难以满足实际需求。为提高风电功率预测精度，本文围绕风电功率中期预测问题， 开展了基于粒子群算法优化 BP 神经网络的预测方法研究。
论文概述
本文以 SDWPF 风电数据集为基础，对原始数据进行读取、清洗和预处理，并在此基础上构建风场聚合功率时间序列。针对原始风电数据中存在的 异常值、缺失值以及角度变量直接平均不合理等问题，本文采用规则清洗、插值处理及方向角编码等方法，对数据进行了标准化处 理。同时，结合风场功率、风速、无功功率等历史信息，构造了滞后特征、滑动统计特征、差分特征以及时间周期特征，并以未来 12 个时间点平均风场总功率作为预测目标，建立监督学习样本集。
在模型构建方面，本文分别建立了 Baseline 模型、BP 神经网络模型以及 PSO-BP 神经网络模型。其中，BP 神经网络用于实现风电功率的非线性拟合，PSO-BP 模型则利用粒子群算法对 BP 网络的初始权值和阈值进行优化，以提高网络训练效果和预测精度。为了保证实验结果的可靠性，本文采用训练集、验证集和测试 集的划分方式，并基于验证集对模型参数进行搜索和选择。最后，使用 MAE、RMSE、sMAPE 和 R² 等指标对不同模型的预测性能进行了对比分析。
实验结果表明，在风场聚合功率预测任务中，BP 神经网络模型相较于 Baseline 模型具有更好的预测性能，而 PSO-BP 神经网络模型在 RMSE 和 R² 等关键指标上进一步优于普通 BP 神经网络，表现出更好的综合预测效果。研究结果说明，粒子群算法能够有效改善 BP 神经网络的初始参数设置，提高模型对风电 功率变化规律的刻画能力。本文的研究可为风电功率预测及风电场运行调度提供一定的理论参考和实践依据。
统计信息
论文目录
配套项目
项目代码：基于粒子群算法优化BP神经网络的风电功率中期预测研究 需要另外购买。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
论文编号：Doc-15
原创声明：本项目为原创作品
开源协议
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