一种基于径向基神经网络的短期风电功率直接预测方法

《一种基于径向基神经网络的短期风电功率直接预测方法》是一篇介绍如何利用径向基函数神经网络（RBFNN）进行风电功率短期预测的研究论文。文章共分为5页，内容涵盖了风电功率预测的重要性、传统方法的局限性以及RBFNN在该领域的应用优势。

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增加。然而，风电功率具有显著的波动性和间歇性，这对电网调度和电力系统稳定性提出了更高要求。因此，准确的短期风电功率预测成为研究热点。传统的预测方法如时间序列分析、支持向量机等虽然在一定程度上有效，但在处理非线性、高噪声的数据时表现不够理想。

本文提出了一种基于径向基神经网络的直接预测方法。RBFNN是一种具有单隐层结构的前馈神经网络，能够通过径向基函数对输入数据进行非线性映射，从而实现对复杂关系的建模。与传统神经网络相比，RBFNN具有训练速度快、收敛性好等优点，特别适合用于实时或近实时的预测任务。

文章详细介绍了该方法的模型结构、训练过程以及参数优化策略，并通过实际风电场的数据进行了验证。实验结果表明，该方法在预测精度和计算效率方面均优于传统方法，能够为风电场运行提供可靠的技术支持。

综上所述，该研究为风电功率的短期预测提供了一种有效的解决方案，具有重要的理论意义和实际应用价值。