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申请/专利权人：云南民族大学
摘要：本发明公开了一种风电场中风电功率预测方法，涉及数据预测领域，包括：S1、将BP神经网络的初始化权值与改进的美洲狮优化算法的美洲狮位置建立映射关系；S2、利用改进的美洲狮优化算法对BP神经网络的初始化权值进行优化，得到初始化权值最优解；S3、将S2中获取的初始化权值最优解输入BP神经网络中获得一个高效的BP神经网络，使用所获得的BP神经网络对风电场中风电功率数据进行预测，输出风电功率数据的预测值。由于在美洲狮算法中引入了非线性权重因子、自适应最优引导策略和反思策略，使得算法在优化过程中的全局搜索能力得到增强，有效的避免了陷入局部最优陷阱的问题，进而提升了算法在风电功率预测中的准确性和稳定性。
主权项：1.一种风电场中风电功率预测方法，利用改进美洲狮优化算法优化BP神经网络，实现风电场中风电功率数据的预测，其特征在于，具体步骤为：S1、将BP神经网络的初始化权值与改进的美洲狮优化算法的美洲狮位置建立映射关系；S2、利用改进的美洲狮优化算法对BP神经网络的初始化权值进行优化，得到初始化权值最优解，具体方法为：P1、引入非线性权重因子Q将北方苍鹰优化算法和美洲狮优化算法进行融合，改进美洲狮优化算法的探索和开发平衡性，所述非线性权重因子Q包含随迭代次数的增加非线性递增的自适应非线性参数；P2、引入自适应最优引导策略，改进算法的探索性，所述自适应最优引导策略包含随迭代次数的增加非线性递减的自适应性参数，同时结合最优个体位置对个体位置进行更新；P3、引入反思策略，改进算法的开发性，所述反思策略利用反思因子随迭代次数的增加非线性递减的特性，同时结合随机性和较优个体相互增强对个体位置进行更新；S3、将S2中获取的初始化权值最优解输入BP神经网络中获得一个高效的BP神经网络，使用所获得的BP神经网络对风电场中风电功率数据进行预测，输出风电功率数据的预测值。
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百度查询： 云南民族大学 一种风电场中风电功率预测方法
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