高僮 陈波涛 张海峰

（国网长春供电公司，吉林长春 130021）

一种自主多层神经网风能预测算法

高僮 陈波涛 张海峰

（国网长春供电公司，吉林长春 130021）

当前以风电为代表的可再生能源技术在世界范围内得到了快速发展。由于风电的不稳定性，自然风力时强时弱会引起风电的电能质量、电压、电网稳定性等问题，最终影响整个电网的稳定性。进行风能预测可以预估风电的发电出力程度，对于整个电网的稳定十分重要。基于此，提出一种自主多层神经网风能预测算法，通过自组织算法来动态地决定风能预测神经网模型的层数、中间节点个数、传输函数类型。试验表明通过本算法获得的模型具有更高的预测精度。

风能预测；神经网；自主结构；回归分析；风力发电

当前以风电为代表的可再生能源技术在世界范围内得到了快速发展。由于风电的不稳定性，自然风力时强时弱会引起风电电源的电能质量、电压、电网稳定性等问题，最终影响整个电网的稳定性［1，2］。进行风能预测可以预估风电的发电出力程度，对于整个电网的稳定十分重要。目前，引入人工智能算法进行风能预测已经得到了广泛的关注［3，4］。

由于风能预测需要引入的条件众多，风能预测采用的参数、模型结构、处理方式对于其预测有较大影响，通过人工不断的试错来调整模型结构和参数效率较低，较难发现较好的模型结构，进而影响风能预测的效率。针对以上问题，本文提出了……