基于灰色神经网络优化组合的风力发电量预测研究-

《基于灰色神经网络优化组合的风力发电量预测研究》是一篇关于风力发电量预测方法的研究论文，全文共5页。该研究针对风力发电量预测中存在的不确定性问题，提出了一种结合灰色系统理论和神经网络的优化组合预测模型。通过引入灰色系统理论对数据进行预处理，有效降低了风速、风向等气象因素对发电量预测的干扰，提高了预测的准确性。

文章首先介绍了风力发电的基本原理以及影响发电量的主要因素，包括风速、风向、温度、气压等。随后，详细阐述了灰色系统理论在数据建模中的应用，说明其在处理小样本、不确定性和不完全信息方面的优势。同时，文章还分析了神经网络在非线性关系建模方面的强大能力，提出了将两者相结合的思路。

研究中采用了一种优化组合的预测方法，通过对灰色模型和神经网络模型的权重进行动态调整，实现两种模型的优势互补。实验部分使用实际风力发电数据进行验证，结果表明，该方法相比单一模型具有更高的预测精度和稳定性。

该研究为风力发电量的准确预测提供了一个新的思路，有助于提高风电场的运行效率和电网调度的可靠性。对于推动可再生能源的发展和提升能源利用效率具有重要意义。文章结构清晰，内容详实，具有较强的实用价值和学术参考价值。