基于ＢＰ神经网络算法的风电功率预测

资 源 简 介

基于ＢＰ神经网络算法的风电功率预测

详 情 说 明

风电功率预测的可再生能源领域具有重要意义，其中BP神经网络算法因其优秀的非线性拟合能力成为主流方法之一。

BP神经网络通过反向传播算法逐层调整权重，能够处理风速、温度等多变量输入与功率输出间的复杂映射关系。典型的预测流程包含数据预处理、网络结构设计、训练优化三个核心阶段。首先需对历史数据进行归一化消除量纲影响，同时通过滑动窗口构造时序样本。网络结构通常采用单隐层设计，隐含层节点数可通过试差法确定，输入层节点对应特征维度，输出层为功率预测值。训练阶段采用梯度下降法优化时需注意学习率动态调整，配合早停法防止过拟合。

相比传统物理模型，该方法的优势在于无需精确掌握风电机组特性参数，但对数据质量和样本规模较为敏感。实际应用中常结合Kalman滤波进行误差修正，或与LSTM网络混合建模以增强时序特征提取能力。工业部署时还需考虑模型轻量化以适应边缘计算设备的资源约束。