[发明专利]一种ARIMA与改进Elman神经网络组合的风电功率预测方法

摘要

本发明公开了一种ARIMA与改进Elman神经网络组合的风电功率预测方法，该组合模型将ARIMA模型和改进Elman神经网络模型相结合，进行短期风电功率的预测。其中，ARIMA模型考虑风电功率时序数据的线性行为，Elman神经网络模型考虑其非线性行为，借助遗传算（GA）来训练优化Elman网络的权值和阈值。首先将风电功率数据输入到ARIMA模型中进行初步预测，然后将ARIMA模型的预测结果输入到改进的Elman模型中再次进行预测，组合模型最终预测结果的误差小于ARIMA和Elman各自单一模型的预测误差。本发明所提出的方法建模过程简单，能快速有效地对风电功率进行预测，对风电并网情况下电力系统的安全和调度运行具有重要意义。