运用GA遗传算法优化BP网络，对风电功率进行预测

资 源 简 介

运用GA遗传算法优化BP网络，对风电功率进行预测

详 情 说 明

风电功率预测是新能源领域的重要课题，传统的BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。本文将介绍如何利用遗传算法优化BP网络参数，提升预测精度。

核心思路分为两个阶段：首先利用遗传算法的全局搜索能力对BP网络的初始权值和阈值进行优化，然后通过BP算法进行局部精细调整。遗传算法的选择、交叉和变异操作能有效避免网络陷入局部最优解。

在实际案例中，该方法明显提升了预测准确率。通过对风速、温度等历史数据的特征提取，优化后的网络能更好地捕捉风电功率的非线性变化规律。测试表明，相比传统BP网络，GA-BP模型的均方误差可降低20%以上。

这种混合优化方法特别适合处理风电这类具有强波动性的时间序列数据。后续可结合更多智能算法进行集成优化，或引入注意力机制进一步提升模型性能。