基于小波分解和智能神经网络的太阳能光伏短期功率预测

《基于小波分解和智能神经网络的太阳能光伏短期功率预测》是一篇关于太阳能光伏发电功率预测的研究论文，全文共15页。该研究旨在通过结合小波分解技术和智能神经网络方法，提高太阳能光伏系统在短期时间尺度上的功率预测精度。

文章首先介绍了太阳能光伏发电的基本原理及其在能源系统中的重要性。随着可再生能源的快速发展，准确预测光伏系统的发电功率成为保障电网稳定运行的关键环节。然而，由于天气变化、光照强度等因素的影响，光伏功率具有较强的随机性和不确定性，给预测工作带来了挑战。

为了解决这一问题，本文提出了一种基于小波分解与智能神经网络相结合的预测模型。小波分解技术能够有效提取光伏功率数据中的多尺度特征，增强数据的稳定性与可预测性；而智能神经网络则具备强大的非线性拟合能力，能够从复杂的数据中学习并建立精确的预测模型。

论文详细描述了模型的构建过程，包括数据预处理、小波分解参数的选择、神经网络结构的设计以及训练与验证方法。实验部分采用了实际光伏电站的历史数据进行测试，并与其他传统预测方法进行了对比分析。结果表明，该模型在预测精度和稳定性方面均优于传统方法，具有良好的应用前景。

综上所述，本文提出的基于小波分解和智能神经网络的短期功率预测方法，为提升光伏系统的运行效率和电网调度能力提供了有力的技术支持，对推动清洁能源的发展具有重要意义。