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基于BP神经网络算法的风电功率预测
引用本文:王强,汪姚,胡红飒,朱家明.基于BP神经网络算法的风电功率预测[J].科技和产业,2014(4):143-146.
作者姓名:王强  汪姚  胡红飒  朱家明
作者单位:安徽财经大学 金融学院, 安徽 蚌埠 233030;安徽财经大学 会计学院, 安徽 蚌埠 233030;安徽财经大学 国际经济贸易学院, 安徽 蚌埠 233030;安徽财经大学 统计与应用数学学院, 安徽 蚌埠 233030
基金项目:国家自然科学基金项目(71303002);国家自然科学基金项目(11301001);安徽财经大学教研项目(acjyzd201429)
摘    要:针对风电功率的预测,从神经网络的训练仿真入手,综合运用BP神经网络、平均绝对误差MAE等多种方法,建立风电功率预测模型,运用Matlab和Excel软件编程,得到了后续7天中时隔5min和15min的风电功率预测趋势和时隔5min样本数据的预测误差水平相对于15min来说降低了6.349%等结果。

关 键 词:风电功率  BP神经网络算法  平均绝对误差MAE  风电功率预测模型  Matlab

The Wind Power Forecasting---Based on BP Neural Network Algorithm
WANG Qiang,WANG Yao,HU Hongsa,ZHU Jiaming.The Wind Power Forecasting---Based on BP Neural Network Algorithm[J].SCIENCE TECHNOLOGY AND INDUSTRIAL,2014(4):143-146.
Authors:WANG Qiang  WANG Yao  HU Hongsa  ZHU Jiaming
Institution:1. School of Finance;2. School of Accountings3. School of International Trade and Economic; 4. School of Statistics and Appl Math, Anhui University of Finance and Economics,Bengbu Anhui 233030,China)
Abstract:Aimed at the wind power forecasting, the wind power forecasting model is established based on the training simulation of the neural network via means of the BP neural network algorithm, MAE, etc. Through such a model and using Matlab and Excel, we get the wind power forecasting trend at the intervals of 5minutes and 15minutes of the following 7 days and the result that the forecasting error of the sample data at the interval of 5minutes is 6.349% lower than that of 15minutes.
Keywords:the wind power  BP neural network algorithm  Mean Absolute Error (MAE)  the wind power forecasting model  Matlab
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