基于改进的小波_BP神经网络的风速和风电功率预测_肖迁

资 源 简 介

基于改进的小波_BP神经网络的风速和风电功率预测_肖迁

详 情 说 明

这篇论文探讨了如何结合小波分析和改进的BP神经网络来实现风速和风电功率的精确预测。在风电领域，风速和功率的波动性一直是预测难点，传统方法往往难以处理这种非平稳信号。

作者采用了小波分析作为预处理手段，通过多尺度分解将原始风速信号分解为不同频段的分量。这种方法能有效提取信号特征，分离出趋势项和细节项。针对传统BP神经网络易陷入局部极小值、收敛速度慢的问题，论文提出了改进方案：采用自适应学习率和动量因子调整策略，增强了网络的全局搜索能力。

预测模型的核心在于将小波分解后的各分量分别输入改进后的BP网络进行训练，最后通过重构得到最终预测结果。这种分而治之的策略显著提高了对风电数据中非线性特征的捕捉能力。实验结果表明，相比单一BP网络，该混合模型在预测精度和稳定性上都有明显提升。

该方法为风电场的功率调度和并网运行提供了更可靠的技术支持，对提高风电消纳能力具有实际意义。未来可考虑将其他智能算法与该方法结合，进一步提升极端天气条件下的预测鲁棒性。