一种利用混合算法选择变量的天牛须优化神经网络风速预测方法

风速波动本身具有随机性和不确定性,给风速的准确测量产生影响。基于风电场大数据,设计提出一种基于互信息算法和随机森林算法相结合的变量选择方法,并以此为基础建立基于天牛须搜索算法优化的神经网络(BAS-BP)风速预测模型。采用某风电场1. 5 MW机组SCADA历史数据,使用互信息法和随机森林算法进行变量选择,并进行预测模型的训练、测试及评价。验证结果表明:该风速预测模型各项误差评价指标得到提高,预测误差减小明显,模型具有更好的预测精度和效果,验证了方法的正确性和有效性。