基于MATLAB人工神经网络的风电功率多时段预测系统

资 源 简 介

本系统采用MATLAB构建多层前馈神经网络，通过历史气象与功率数据建立非线性预测模型，实现数据预处理、网络训练与验证，支持未来24-72小时的小时级功率滚动预测。

详 情 说 明

基于人工神经网络的风电功率多时段预测系统

项目介绍

本项目致力于开发一套基于多层前馈神经网络（MLP）的风电功率多时段预测系统。系统通过对历史气象数据与风电功率之间的时序关联进行非线性建模，能够实现对未来24至72小时的风电场输出功率进行高精度、滚动式预测。该系统集成了数据预处理、模型训练、验证评估及结果可视化等完整流程，为风电功率预测提供了一套可靠的解决方案。

功能特性

• 多时段预测：支持用户灵活选择未来24小时、48小时或72小时的预测时间范围。
• 核心模块完备：包含数据预处理、神经网络训练、模型验证和功率预测四大核心功能模块。
• 数据预处理：采用标准化、滑动窗口等技术对时间序列数据进行清洗和特征工程，提升模型输入质量。
• 模型训练与验证：基于MLP神经网络架构，利用反向传播梯度下降算法进行模型训练，并提供训练集与测试集的误差分析。
• 结果可视化：动态展示训练过程损失曲线，直观呈现未来功率预测结果曲线。
• 精度评估：提供包括平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）在内的多项统计指标，量化预测精度。
• 结果导出：支持将预测结果（含时间戳和预测值）以CSV格式文件导出，便于后续分析。

使用方法

1. 准备输入数据：确保已准备好以下必要输入文件：

* 历史风电功率数据（CSV格式，时间序列，采样间隔≤1小时）。 * 气象观测数据（CSV格式，应包含风速、风向、温度、气压、湿度等特征）。 * 风电机组运行参数（如额定功率、切入/切出风速等，可作为配置文件或内嵌于代码中）。

1. 配置预测参数：在系统主入口或配置模块中，设置所需的预测时间范围（24/48/72小时）。
2. 运行系统：执行系统的主程序入口。系统将自动依次执行数据加载与预处理、神经网络模型训练、模型性能验证，并最终生成功率预测。
3. 查看与导出结果：程序运行结束后，可在图形界面查看预测曲线和评估指标，并可选择将预测结果导出为指定格式的文件。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux distributions, macOS。
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具箱：需要安装 MATLAB 的 Neural Network Toolbox (Deep Learning Toolbox) 和 Statistics and Machine Learning Toolbox。
• 硬件建议：建议配备8GB及以上内存，以获得更流畅的模型训练体验。

文件说明

项目的启动与核心流程控制由主文件承担。该文件负责协调整个系统的运行逻辑，具体实现了系统初始化、关键参数的定义与配置、数据预处理流程的启动与调度、神经网络模型的构建与训练任务、训练进度的可视化反馈、模型在测试集上的性能验证、对未来指定时段的风电功率进行预测、预测结果的可视化展示以及最终预测数据的导出功能。