基于小波-神经网络的风电功率短期预测

摘要：

根据风速、风电功率变化特点,有效地预测风电功率,可降低电网调度的难度,利用小波多分辨分析法将风速序列信号分解到不同尺度上以反映不同变化频率的风速信号,分解后的风速信号经多层前向神经网络BP (Back Propagation)预测出其对应的风电功率,通过将基于小波-神经网络模型的预测结果与基于BP神经网络模型的预测结果进行比较研究,发现基于小波-神经网络的预测精度更高,效果更好,且预测精度与预测时间长短有关.

关键词：风电功率预测、BP神经网络、小波-神经网络

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2012-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：59-62