关键词：lm神经网络 蚁群算法 风机特性曲线 训练数据 风速 

摘要：首先采用LM神经网络模型对风电功率进行预测,为确定神经网络最佳权值和阈值、避免出现局部最优,采用蚁群算法进行优化;之后通过风速的预测值确定了预测精度低的时间点,并利用风电功率特性曲线进一步预测这些时间点的风电功率;最后采用均方误差、准确率、合格率指标对预测结果进行了定量分析,结果表明基于蚁群优化神经网络模型的预测准确度提高了16.272百分点,合格率提高了18.735百分点,均方误差降低了3.117。

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