基于小波变换和BP神经网络的时序风电功率预测.pdf

《基于小波变换和BP神经网络的时序风电功率预测》 风电功率预测是电力系统调度和风机控制的关键，它旨在通过分析历史数据来预测未来的风电输出，以便优化电网运营和确保系统的稳定。文章主要探讨了一种结合小波变换和BP神经网络的预测方法，以解决风电功率的不确定性问题。 小波变换是一种强大的信号处理工具，尤其适用于非平稳信号的分析。在风电功率预测中，小波变换可以将复杂的风电功率时间序列分解为多个不同频率的分量，每个分量代表了不同时间尺度上的功率变化特征。通过这种方式，可以更细致地捕捉到风电功率的短期波动和长期趋势。 BP（Back Propagation）神经网络是一种广泛应用的人工神经网络模型，尤其在模式识别和函数拟合方面表现优秀。在风电功率预测中，BP神经网络被用于建立历史功率数据和未来功率输出之间的映射关系。每个小波分解后的分量在独立的BP神经网络上进行训练，利用前几个时段的功率数据作为输入，预测下一个时段的功率数据，实现单步预测。所有分量的预测值相加得到的总和即为重构的风电功率预测值。 风电功率预测对于电力系统的重要性不言而喻。准确的预测可以帮助电力公司提前调整发电计划，降低运行成本，提高系统的稳定性和安全性。此外，对于风电场的运营商，预测结果还可以指导风电机组的控制策略，避免因功率过大或过小导致的安全问题。在国内外，风电功率预测的研究已经取得了显著进展，包括超短期、短期和中长期预测，以及物理方法、统计方法和组合方法等多种预测模型。 统计方法中的神经网络模型，如BP神经网络，因其强大的非线性拟合能力，已成为预测领域的重要工具。然而，这类模型对历史数据的质量要求较高，数据的完整性与准确性直接影响预测的精度。因此，结合小波变换可以提升数据预处理的效果，去除噪声，提取有用信息，从而提高预测的准确性和可靠性。 文章通过仿真案例证明了这种方法的有效性，相比于未使用小波变换的BP神经网络预测，该方法的预测精度更高。评估风电功率预测精度的指标，如均方根误差（mse）和平均绝对百分误差（mape），是衡量模型性能的重要标准。 本文提出的基于小波变换和BP神经网络的风电功率预测方法，通过结合两种技术的优势，能够更准确地预测风电功率，对于优化电力系统的运行和管理具有重要的实践价值。这一方法的实施，有助于推动清洁能源的高效利用，减少对环境的影响，符合全球能源转型的大趋势。