基于人工神经网络法的风电功率预测

资 源 简 介

基于人工神经网络法的风电功率预测

详 情 说 明

风电功率预测是可再生能源领域的重要研究方向，人工神经网络因其强大的非线性拟合能力，在该领域得到广泛应用。通过MATLAB实现的神经网络模型能够有效处理风电功率的时间序列特性，预测未来几十小时内的发电量。

预测流程主要分为数据预处理、网络构建和训练优化三大阶段。首先对历史风电数据进行清洗和归一化处理，消除量纲差异并提高模型收敛速度。接着构建适合时间序列预测的神经网络结构，通常采用多层感知机或LSTM网络，通过输入历史功率、风速等特征数据，输出未来时间点的功率预测值。

网络训练阶段关键在于超参数调优，包括学习率、隐藏层节点数的选择，以及早停法防止过拟合。训练完成的模型能够捕捉风速-功率转换的复杂非线性关系，相比传统物理模型具有更强的适应性。预测结果可用于电力系统调度，提高风电并网的稳定性。

该方法的优势在于无需精确的物理建模，通过数据驱动方式自动学习规律。未来可结合注意力机制等改进算法，进一步提升长时预测精度。