采用粒子群算法PSO优化BP神经网络，进行风电功率预测

资 源 简 介

采用粒子群算法PSO优化BP神经网络，进行风电功率预测

详 情 说 明

风电功率预测对电网稳定性至关重要，传统BP神经网络易陷入局部最优。粒子群优化算法（PSO）通过模拟鸟群觅食行为，能有效优化神经网络的初始权重和阈值，提升预测精度。

核心思路分三步：首先构建BP神经网络模型，其隐含层节点数根据经验公式确定；接着用PSO初始化粒子群，每个粒子代表一组网络参数（权重/阈值），通过适应度函数（如均方误差）评估预测效果；最后迭代更新粒子速度和位置，动态调整参数直至收敛。

实际应用中需注意：风电数据需先进行归一化处理，PSO的惯性权重建议采用线性递减策略，案例显示优化后的模型比传统BP误差降低15%-20%。该方法结合了群体智能与神经网络的优势，但计算成本较高，适合对精度要求严苛的场景。