标题：基于ISSA-BP神经网络的短期风电功率预测
作者：梁志洋 李萍 简定辉 黄宇航
作者单位：宁夏大学物理与电子电气工程学院，宁夏 银川 750021
关键字：风电功率预测；BP神经网络；麻雀搜索算法；黄金正弦算法；Tent混沌
摘要：准确的风电功率预测对电网调度和风电消纳有着重要意义，为提高风电功率预测精度，建立一种改进的麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）优化BP神经网络的短期风电功率预测模型。采用Tent混沌映射初始化麻雀种群，以提高麻雀种群多样性和分布均匀性，增强模型的全局搜索和跳出局部最优的能力；引入黄金正弦和线性递减策略改进发现者和警戒者位置更新公式，并采用高斯变异和混沌扰动方法，提高模型的局部搜索能力，加快收敛速度。利用改进后的SSA算法去优化BP神经网络的初始权值阈值，建立ISSA-BP神经网络预测模型。经仿真验证，ISSA-BP预测模型可有效提高风电功率预测精度。