基于PSO-ICA-BP神經網絡的短期風電功率預測
王帥哲1，王金梅1,2，王永奇1，馬文濤1
（1 寧夏大學 物理與電子電氣工程學院，寧夏 銀川 750021；
2 寧夏沙漠信息智能感知自治區重點實驗室，寧夏 銀川 750021）
摘 要：針對傳統的BP神經網絡對短期風電功率預測精度不高的缺點，提出粒子群算法改進帝國競爭算法（PSO-ICA），通過PSO算法改進殖民地同化操作提高ICA 算法的全局尋優能力，輸出全局最優解作為BP神經網絡初始權值閾值。同時用主成分分析法降維壓縮輸入數據，提高網絡泛化能力。利用PSOICA-BP預測模型對某風電場實際風電功率數據進行預測，仿真結果表明該模型預測誤差更小，對短期風電功率預測更有效。
關鍵詞：帝國競爭算法；粒子群算法；BP神經網絡；風電功率預測
中圖分類號：TM614；TM715 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2019)02-0007-05
Short-Term Wind Power Forecast Based on PSO-ICA-BP Neural Network
WANG Shuai-zhe1, WANG Jin-mei1,2, WANG Yong-qi1, MA Wen-tao1
（1 School of Physics and Electronic-Electrical Engineering, Ningxia University, Yinchuan 750021, China;
2 Key Laboratory of Ningxia Desert Information Intelligent Perception Autonomous Region, Yinchuan 750021, China）
Abstract: In view of the shortcomings of the traditional BP neural network for short-term wind power prediction, the particle swarm optimization algorithm (PSO) was proposed to improve the Empire competition algorithm (PSO-ICA), to improve the diversity of colonial assimilation, and to optimize the initial weight threshold of the BP neural network by the output of the global optimal solution. The principal component analysis method was used to reduce dimension and to compress input data and improved the network generalization ability. The PSO-ICA-BP prediction model was used to predict the actual wind power data of certain wind farm. The simulation results show that the prediction error of this PSO-ICA-BP model is smaller and more effective for the short-term wind power prediction.
Key words: imperial competition algorithm; particle swarm optimization; BP neural network; wind power forcast
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