基于小波神经网络的风电功率预测

《基于小波神经网络的风电功率预测》是一篇探讨如何利用小波神经网络技术进行风电功率预测的研究论文。文章共分为三页，内容涵盖了风电功率预测的重要性、小波神经网络的基本原理以及其在实际应用中的效果分析。

随着可再生能源的发展，风力发电作为重要的清洁能源之一，其功率预测对于电网调度和能源管理具有重要意义。由于风能本身的波动性和间歇性，传统的预测方法往往难以满足精度和实时性的要求。因此，研究者尝试引入更先进的算法来提高预测的准确性。

小波神经网络结合了小波变换和神经网络的优点，能够有效处理非平稳和非线性的时间序列数据。文章详细介绍了小波神经网络的结构及其训练过程，并通过实验验证了该方法在风电功率预测中的优越性。实验结果表明，与传统方法相比，小波神经网络在预测精度和稳定性方面均有显著提升。

此外，文章还讨论了影响风电功率预测准确性的多种因素，如风速、风向、温度等环境参数，并提出了优化模型参数的建议。这些研究成果为风电场的运行管理和电力系统的稳定运行提供了理论支持和技术参考。