Det finns ett trängande behov av en exakt prognosmetod för kraftproduktion av vindkraftsomvandlingssystemet (WECS) inom ramen för de relevanta frågor som hänger samman med vindkraftens höga penetration i elsystemet. I detta dokument föreslås en hybrid metod som kombinerar ortogonala minst kvadrater (OLS) algoritm och genetisk algoritm (GA) för att konstruera radial basfunktion (RBF) neurala nätverk för kortsiktiga vindkraftsprognoser. RBF neurala nätverket består av tre lager strukturer, som innehåller ingång, dolda, och utgående lager. OLS algoritmen används för att bestämma det optimala antalet noder i ett dolt lager av RBF neurala nätverk. Med en lämplig RBF neurala nätverk struktur, GA används sedan för att justera parametrarna i nätverket, inklusive centra och bredder av RBF och anslutningsvikterna i andra steget. För att visa hur effektiv den föreslagna metoden är, testas metoden på praktisk information om vindkraftsgenerering av en WECS som installerats i Taichungs kust i Taiwan. Jämförelser av prognos prestanda görs till persistensmetoden och bakåtutbredning neurala nätverk. De goda överenskommelserna mellan realistiska värden och prognosvärden erhålls; testresultaten visar att den föreslagna prognosmetoden är korrekt och tillförlitlig.
Chang Ref föreslog en hybrid metod som kombinerade den ortogonala minst kvadrater (OLS) algoritm och genetisk algoritm (GA) för kortsiktiga vindkraftsprognoser baserade på radial bas funktion (RBF) neurala nätverket.
An RBF Neural Network Combined with OLS Algorithm and Genetic Algorithm for Short-Term Wind Power Forecasting
{'venue': 'J. Applied Mathematics', 'journal': 'J. Applied Mathematics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}