1 簡介

風能,作為一種重要,有潛力,無污染,可再生、可持續的能源,已經成為全球發電最為迅速的能源之一,越來越受到世界各國的青睞。近年來,為緩解能源短缺問題,改善環境,實現經濟乃至人類的可持續發展,世界各國紛紛大力發展風能資源。然而,在實際操作中,風能固有的波動性和間歇性通常會增加風能入網的難度,致使風電場輸出功率不穩定,嚴重影響輸出的電能質量,大大增加了電網安全性和穩定性運行風險,因此,風速預測在風電相關工作中至關重要,準確、可靠的預測結果不僅有利于調度人員事先掌握風電場的功率變化情況,及時制定調度運行計劃,提高能量轉換效率、降低風險,增加發電量等,同時也有利于風電并網穩定運行和有效消納,對可能存在影響電網安全穩定運行的風險及時預警,從而避免風電功率隨機波動造成電能損耗甚至電網崩潰。近年來,國內外學者進行了大量風速預測相關研究,風速預測水平得到一定程度的提升。單一預測模型雖簡單容易實施,但其預測精度往往較低,難以滿足風電場發電的需求。相比之下,基于優化算法和數據分解法的混合預測模型對風速預測性能有很大的提升。本文構建出一個基于麻雀搜索算法和Elman神經網絡的混合預測模型，仿真結果表明提出的混合預測模型不僅可以降低預測誤差,提高風速預測精度,增強預測結果的穩定性,同時對風電場發電的完善,發展以及風電并網安全管理也大有裨益。

1 SSA的基本原理

SSA算法是一種模擬麻雀覓食行為和反捕食行為的新型群體智能優化算法，其基本原理如下：在SSA中，每只麻雀位置對應其中的一個解。麻雀在覓食過程中有3種行為：①作為發現者尋找食物；②作為加入者跟隨發現者覓食；③作為警戒者決定種群是否繼續覓食。其中，發現者和加入者兩者的身份是動態變化的，可相互轉換，但兩者比例保持恒定。發現者作為種群覓食的引導者，擁有更高的適應度值，可以獲得更加廣闊的搜索區域。而加入者為獲取更高的適應度值跟隨發現者進行覓食，同時一些加入者可能會不斷地監控發現者并奪取食物資源來提高自身的捕食率。種群會隨機選取一部分麻雀作為警戒者進行監視和預警&#

總結

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