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基于小波—BP神经网络的短期风电功率预测方法基于小波—BP神经网络的短期风电功率预测方法

摘要：随着清洁能源的快速发展，风电作为一种重要的可再生能源，其短期功率预测对电力系统调度和市场运营具有重要意义。本文提出了一种基于小波—BP神经网络的短期风电功率预测方法。该方法首先利用小波分析对风电功率时间序列进行去噪和分解，将原始数据分解为多个不同频率的子序列。然后，利用BP神经网络对分解后的子序列进行建模和预测。最后，通过将预测结果进行重构和合并得到最终的风电功率预测结果。

关键词：风电功率预测；小波分析；BP神经网络；短期预测；可再生能源

1.引言

随着全球能源危机和环境保护意识的增强，可再生能源逐渐成为替代传统能源的重要选择。风能作为一种重要的可再生能源之一，具有广泛的开发潜力和良好的环境效益。然而，由于风能的不稳定性和随机性，风电场的功率输出具有很大的波动性，这给电力系统的安全稳定运行带来了一定的挑战。因此，对风电功率进行准确预测，对电力系统调度和市场运营具有重要意义。

2.相关工作

在过去的几十年中，短期风电功率预测已经成为了一个热门的研究领域。目前，已经有许多方法被提出来进行风电功率预测，例如基于统计模型、时间序列模型和人工智能模型等。然而，由于风电场的功率输出具有非线性和非平稳性的特点，传统的预测方法往往难以取得令人满意的预测结果。

3.方法介绍

本文提出了一种基于小波—BP神经网络的短期风电功率预测方法。该方法将小波分析和BP神经网络相结合，利用小波分析对风电功率时间序列进行去噪和分解，将原始数据分解为多个不同频率的子序列。然后，利用BP神经网络对分解后的子序列进行建模和预测。最后，通过将预测结果进行重构和合并得到最终的风电功率预测结果。

4.实验设计与结果分析

本文选取了某风电场的历史风电功率数据作为实验样本，将数据集划分为训练集和测试集。首先，对训练集的数据进行小波分解，并利用BP神经网络对分解后的子序列进行训练和预测。然后，将预测结果与测试集的真实值进行对比，得到预测误差并评估预测精度。实验结果表明，该方法在短期风电功率预测方面具有较高的准确度和性能。

5.总结与展望

通过对比传统方法和本文提出的方法的预测结果，可以发现基于小波—BP神经网络的短期风电功率预测方法在预测精度和性能上表现出了较好的优势。然而，仍然有一些问题需要进一步研究和探索，例如如何优化神经网络的结构和参数设置，如何提高预测模型的稳定性和鲁棒性等。因此，未来的工作可以进一步改进和完善该方法，使其在风电功率预测领域有更广泛的应用和推广。

综上所述，本文提出了一种基于小波—BP神经网络的短期风电功率预测方法。实验结果表明，该方法在预测精度和性能上具有较好的表现。然而，仍然有一些问题需要进一步研究和探索，例如神经网络结构和参数设

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