[发明专利]基于DE-BP神经网络的风电功率预测方法在审
| 申请号： | 202110287887.7 | 申请日： | 2021-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN113095477A | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 李宁;王晔琳;何复兴;彭佩佩;王倩;朱龙辉 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学;中国电力科学研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 宁文涛 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于DE‑BP神经网络的风电功率预测方法，具体按照如下步骤实施：步骤1，获取风电功率相关数据并进行处理；步骤2，使用梯度下降法和反向传播调整BP神经网络的权值和阈值，建立BP神经网络；步骤3，利用DE算法寻找步骤2建立的BP神经网络初始权值和阈值的最优值，得到DE‑BP神经网络模型；步骤4，将DE‑BP神经网络模型用于风电功率的预测，进行风电功率预测。本发明的基于DE‑BP神经网络的风电功率预测方法，解决了现有技术中存在的预测方法易陷入局部最优值，收敛速度过慢问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 de bp 神经网络 电功率 预测 方法 | ||
【主权项】：
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