基于PSO-ICA-BP神经网络的短期风电功率预测
王帅哲1，王金梅1,2，王永奇1，马文涛1
（1 宁夏大学 物理与电子电气工程学院，宁夏 银川 750021；
2 宁夏沙漠信息智能感知自治区重点实验室，宁夏 银川 750021）
摘 要：针对传统的BP神经网络对短期风电功率预测精度不高的缺点，提出粒子群算法改进帝国竞争算法（PSO-ICA），通过PSO算法改进殖民地同化操作提高ICA 算法的全局寻优能力，输出全局最优解作为BP神经网络初始权值阈值。同时用主成分分析法降维压缩输入数据，提高网络泛化能力。利用PSOICA-BP预测模型对某风电场实际风电功率数据进行预测，仿真结果表明该模型预测误差更小，对短期风电功率预测更有效。
关键词：帝国竞争算法；粒子群算法；BP神经网络；风电功率预测
中图分类号：TM614；TM715 文献标识码：A 文章编号：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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