果蝇优化广义神经网络在风电功率短期预测中的应用

摘要信息: 本文主要探讨了利用果蝇优化广义神经网络(FOA-GRNN)进行风电功率短期预测的方法，旨在解决风力发电的间歇性和随机性对电网稳定性的影响。通过主成分分析进行数据降维，降低预测模型的复杂度，然后结合自适应步长的FOA-GRNN进行预测。实证研究显示，该方法相比其他预测模型如PSO-RBF、PSO-BP，具有更高的预测精度和更快的收敛速度。 在风能领域，随着风电装机容量的不断增长，风力发电对电网稳定性的挑战日益突出。风力发电的不稳定性可能导致电网频率波动，影响电力系统的稳定运行。因此，风电功率预测成为了解决这一问题的关键技术。本文提出的FOA-GRNN预测模型，是将果蝇优化算法(Fruitfly Optimization Algorithm, FOA)与广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network, GRNN)相结合，以提高预测的准确性和效率。 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是一种统计方法，用于将高维度数据转换为低维度表示，同时保留数据的主要信息。在风电功率预测中，PCA可以减少原始数据的复杂性，提取关键特征，降低预测模型的计算负担，从而提高预测效率。 果蝇优化算法是一种受到果蝇寻找食物行为启发的全局优化算法，具有探索性强、易于实现的优点。在FOA-GRNN模型中，果蝇优化算法用于调整GRNN的参数，通过自适应步长公式来改进网络的训练过程，使得模型能够更快速地收敛到最优解。 GRNN是一种非线性回归模型，基于径向基函数(Radial Basis Function, RBF)，能够快速学习和适应复杂的数据模式。与传统的神经网络模型相比，GRNN在训练过程中通常只需要一次迭代，因此在处理大量数据时，GRNN通常能更快地得出预测结果。 实证研究基于湖南某风电场的实际运行数据，结果显示FOA-GRNN的平均相对误差仅为8.81%，优于其他比较模型，证明了其在风电功率短期预测中的优越性能。这一方法为风电场的运营管理和电网调度提供了更为精确的预测工具，有助于提高可再生能源的利用率和电网的稳定性。 关键词涵盖了风电功率预测、主成分分析、神经网络以及果蝇优化算法，这些都是文章研究的核心技术点。文章的分类号TM614与国家标准学科分类代码460.4047表明其属于电力系统自动化领域的研究。 本文提出了一种创新的风电功率预测方法，通过主成分分析和果蝇优化的广义神经网络，实现了对风电功率的高效且精确的短期预测，对于促进风能的高效利用和电网的稳定运行具有重要的理论与实践价值。