基于小波变换和BP神经网络的短期风电功率预测

《基于小波变换和BP神经网络的短期风电功率预测》是一篇关于风电功率预测的研究论文，全文共6页。该文主要探讨了如何利用小波变换与BP神经网络相结合的方法，提高风电功率短期预测的准确性。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上升，但风电功率具有间歇性和波动性，这对电网调度和运行带来了挑战。因此，准确的风电功率预测成为研究热点。

文章首先介绍了小波变换的基本原理及其在信号处理中的优势。小波变换能够对非平稳信号进行多尺度分解，提取不同频率成分，有助于挖掘风电功率数据中的潜在规律。随后，文章引入了BP神经网络，这是一种广泛应用于非线性建模和预测的算法，具有较强的自学习能力。

作者将小波变换与BP神经网络结合，构建了一个混合预测模型。该模型通过小波变换对原始风电功率数据进行预处理，提取关键特征，再将其输入BP神经网络进行训练和预测。这种组合方法有效提高了模型对风电功率变化趋势的捕捉能力，增强了预测结果的稳定性。

实验部分采用了实际风电场的数据进行验证，对比了传统方法与本文提出方法的预测精度。结果表明，基于小波变换和BP神经网络的模型在预测误差指标上表现更优，证明了该方法的有效性。文章最后总结了研究成果，并指出未来可以进一步优化模型结构、引入更多影响因素以提升预测性能。