【风电预测】基于Logistic混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络风电功率预测附Matlab代码

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内容介绍

摘要

风电功率预测在风电场运行和电网调度中至关重要。本文提出了一种基于Logistic混沌映射改进的麻雀算法（LCM-SSA）优化BP神经网络的风电功率预测方法。该方法将Logistic混沌映射引入麻雀算法中，增强了算法的全局搜索能力和收敛速度。同时，利用BP神经网络作为预测模型，提高了预测精度。通过对实际风电场数据的仿真实验，验证了所提方法的有效性和优越性。

1. 引言

随着可再生能源的快速发展，风电已成为重要的清洁能源来源。然而，风电具有间歇性和波动性，给电网调度带来挑战。因此，准确的风电功率预测至关重要。

BP神经网络是一种广泛用于风电功率预测的非线性预测模型。然而，BP神经网络的预测精度受其权值和阈值的影响，需要优化算法对其进行训练。

麻雀算法（SSA）是一种基于麻雀觅食行为的元启发式算法，具有较好的全局搜索能力和收敛速度。然而，SSA在后期容易陷入局部最优。

2. 基于Logistic混沌映射改进的麻雀算法

为了增强SSA的全局搜索能力和收敛速度，本文将Logistic混沌映射引入SSA中，提出Logistic混沌映射改进的麻雀算法（LCM-SSA）。

3. 基于LCM-SSA优化BP神经网络的风电功率预测

本文采用BP神经网络作为风电功率预测模型，其结构为：输入层、隐含层和输出层。输入层接收历史风速、风向等数据，隐含层提取数据的非线性特征，输出层输出预测的风电功率。

部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行tic% restoredefaultpath​%%  读取数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集%P_train = res(1: 250, 1: 12)';T_train = res(1: 250, 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(251: end, 1: 12)';T_test = res(251: end, 13)';N = size(P_test, 2);​num_dim = size(P_train, 1);               % 特征维度num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）                              % 类别数（Excel最后一列放类别）%%  数据转置% P_train = P_train'; P_test = P_test';% T_train = T_train'; T_test = T_test';​

⛳️ 运行结果

4. 仿真实验

为了验证所提方法的有效性，本文对实际风电场数据进行了仿真实验。实验数据包括风速、风向和风电功率。

实验结果表明，与传统SSA优化BP神经网络和粒子群算法（PSO）优化BP神经网络相比，所提LCM-SSA优化BP神经网络方法具有更高的预测精度和更快的收敛速度。

5. 结论

本文提出了一种基于LCM-SSA优化BP神经网络的风电功率预测方法。该方法将Logistic混沌映射引入SSA中，增强了算法的全局搜索能力和收敛速度。同时，利用BP神经网络作为预测模型，提高了预测精度。仿真实验验证了所提方法的有效性和优越性。该方法可为风电场运行和电网调度提供准确的风电功率预测。

参考文献

[1] 杨炎,孙首群,吴虹江,等.基于混沌神经网络的异步电主轴转速辨识[J].现代制造工程, 2011(12):6.DOI:10.3969/j.issn.1671-3133.2011.12.005.

[2] 郑丽颖,田凯,王科俊.基于混沌映射的纹理图象生成方法[J].中国图象图形学报：A辑, 2002, 7(10):3.DOI:CNKI:SUN:ZGTB.0.2002-10-004.

[3] 徐兵,袁立.基于改进Logistic混沌映射的数字图像加密算法研究[J].计算机测量与控制, 2014, 22(7):3.DOI:10.3969/j.issn.1671-4598.2014.07.049.

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