基于组合损失函数的BP神经网络风力发电短期预测方法
刘芳,汪震,刘睿迪,王锴

Short-term forecasting method of wind power generation based on BP neural network with combined loss function
Fang LIU,Zhen WANG,Rui-di LIU,Kai WANG
表 2 模型的预测性能对比
Tab.2 Comparison of prediction performance
训练集样本数 模型 $ {{{\varepsilon}} _{{\bf{MAE}}}} $ /kW $ {{{\varepsilon}} _{{\bf{RMSE}}}} $ /kW 训练时间/s
900 BP-ANN 131.9 150.5 1.8
LSTM 154.0 179.1 5
本文 110.0 133.9 3.1
1800 BP-ANN 126.2 144.4 3.0
LSTM 222.9 259.7 16.5
本文 131.7 141.6 4.5
4500 BP-ANN 152.6 186.8 5.4
LSTM 120.9 147.5 26.6
本文 118.1 144.1 8.8
7200 BP-ANN 133.3 185.2 8.3
LSTM 131.6 161.5 42.9
本文 94.5 105.2 13.8
9000 BP-ANN 125.9 187.7 10.2
LSTM 109.2 130.9 78.8
本文 103.2 128.9 16.6