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基于GWO-BP-CNN-ec的风电功率短期预测模型*

• 在大型电网和小型微电网中，风电功率短期预测对电力系统的调度运行有着重要意义。为了提高短期风电功率预测精度，文章提出一种卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)与灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer，GWO)结合的短期风电预测模型。首先，通过数据的离散化，将二维风速转换成三维风速，变为符合CNN模型的输入量，再结合GWO对CNN模型的参数进行优化，最后通过BP对整个网络进行微调后引入预测偏差二次修正，最后建立了基于GWO-BP-CNN-ec的风电功率预
• 关键字： 风电功率短期预测  卷积神经网络  灰狼优化  偏差修正