风电预测
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基于MATLAB人工神经网络的风电功率多时段预测系统
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。 -
基于PSO优化BP神经网络的风电功率预测系统
本项目开发了一套基于粒子群优化算法（PSO）改进BP神经网络的风电功率预测系统，旨在解决传统神经网络在风电功率预测中存在的收敛速度慢和容易陷入局部最优解的缺陷。风电功率受气象因素影响具有显著的随机性和非线性特征，本项目通过PSO算法在权值与阈值空间内进行全局寻优，为BP神经网络提供最佳的初始架构参数，从而显著提升模型的预测精度和泛化稳定性。项目核心功能包括：1. 数据预处理模块，针对实际风电场的历史运行数据（包含风速、风向、环境温度等）进行清洗、异常值剔除以及归一化处理；2. 优化模型构建模块，定义BP神
