基于自适应神经模糊推理系统的风电功率预测方法-

《基于自适应神经模糊推理系统的风电功率预测方法》是一篇关于风电功率预测的学术论文，文章主要探讨了如何利用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）来提高风电功率预测的准确性。随着可再生能源的发展，风力发电在能源结构中的比重不断增加，而风电功率的波动性和不确定性给电网调度和运行带来了挑战。因此，准确的风电功率预测对于优化电力系统运行、提高能源利用率具有重要意义。

该论文首先介绍了风电功率预测的基本原理和常用方法，包括统计方法、物理模型以及人工智能方法等。然后，文章重点分析了自适应神经模糊推理系统的特点及其在风电功率预测中的应用潜力。ANFIS结合了神经网络的学习能力和模糊逻辑的处理能力，能够有效处理风电功率预测中的非线性问题和不确定性因素。

研究中通过实际风电场的数据进行实验验证，结果表明，基于ANFIS的预测方法在精度和稳定性方面优于传统方法。此外，文章还讨论了模型的优化策略，如参数调整、输入变量选择等，以进一步提升预测效果。最后，论文总结了研究成果，并指出未来可以结合更多数据源和先进算法，进一步提升风电功率预测的性能。

本文为风电功率预测提供了新的思路和技术支持，对推动风能的高效利用和智能电网的发展具有一定的参考价值。