基于自适应Elman神经网络的短期风电功率预测

《基于自适应Elman神经网络的短期风电功率预测》是一篇关于风电功率预测方法研究的学术论文。文章主要探讨了如何利用自适应Elman神经网络来提高风电功率预测的准确性，特别是在短期预测方面的应用。随着可再生能源的发展，风电作为重要的清洁能源之一，其功率输出的不确定性给电网调度和能源管理带来了挑战。因此，准确的风电功率预测对于优化电力系统运行具有重要意义。

Elman神经网络是一种典型的递归神经网络，具有记忆功能，能够处理时间序列数据。然而，传统的Elman神经网络在面对复杂多变的风电数据时，可能存在收敛速度慢、预测精度不高的问题。为此，本文提出了一种自适应Elman神经网络模型，通过引入自适应机制，使网络能够根据输入数据的变化动态调整参数，从而提高预测性能。

文章首先介绍了风电功率预测的基本原理和常用方法，分析了传统方法在处理非线性和时变性问题上的局限性。接着详细描述了自适应Elman神经网络的结构和训练算法，包括网络的反馈层设计、自适应学习率的引入以及误差反向传播的改进策略。通过实验验证，该模型在多个风电场的实际数据集上表现出优于传统Elman神经网络和其他经典预测方法的预测精度。

此外，文章还讨论了模型的泛化能力和稳定性，强调了自适应机制在提升模型鲁棒性方面的作用。研究结果表明，自适应Elman神经网络在短期风电功率预测中具有良好的应用前景，为风电场的运行管理提供了可靠的技术支持。本文的研究成果不仅对风电领域的预测技术发展具有推动作用，也为其他时间序列预测问题提供了有益的参考。