基于神经网络的风电短期功率预测模型研究
本研究论文主要集中在基于神经网络的风电短期功率预测模型的研究和分析上。通过将偏航角度、浆距角等参数纳入神经网络模型中，来提高风电并网容量和电网调度计划的合理性。
神经网络是一种常用的机器学习算法，它可以学习和模拟复杂的非线性关系。在风电领域中，神经网络可以用于预测风电功率输出，以提高风电机组的运行效率和可靠性。
本研究的主要贡献在于，作者将风资源、偏航角度和浆距角作为神经网络模型的输入参数，并对三个月的风电数据进行预测分析。结果表明，采用风资源、偏航角度和浆距角作为输入参数的模型预测结果的标准均方根误差（NRMS）和平均绝对误差（MAE）分别为3.20%和360kW，这比仅采用风资源作为参数进行预测的数值下降了62.7%和60.6%。
此外，本研究还对不同输入参数的影响进行了分析。结果表明，风资源、偏航角度和浆距角都是影响风电功率预测的重要参数。因此，作者建议在风电功率预测模型中同时考虑这些参数，以提高预测的准确性和可靠性。
本研究论文为基于神经网络的风电短期功率预测模型提供了有价值的参考和借鉴。该模型可以为电网调度计划和风电机组的运行提供可靠的预测结果，提高风电并网容量和电网运行效率。
关键词：神经网络；浆距角；偏航角度；风资源；风功率预测
knowledge points:
1.神经网络是一种常用的机器学习算法，可以用于预测风电功率输出。
2.偏航角度、浆距角等参数对风电功率预测具有重要影响。
3.将风资源、偏航角度和浆距角作为神经网络模型的输入参数，可以提高风电功率预测的准确性和可靠性。
4.神经网络模型可以用于风电短期功率预测，以提高风电并网容量和电网运行效率。
5.电网调度计划和风电机组的运行可以借鉴基于神经网络的风电短期功率预测模型。
详细的技术细节和数学推导：
1.神经网络模型的建立：作者使用的是多层感知器（MLP）神经网络模型，输入层有三个神经元，隐层有五个神经元，输出层有一个神经元。
2.数据预处理：作者对三个月的风电数据进行了预处理，包括数据 normalization 和feature scaling。
3.模型训练和测试：作者使用的是反向传播算法（BP）来训练神经网络模型，并使用了 Mean Squared Error（MSE）作为损失函数。
4.模型评价：作者使用的是标准均方根误差（NRMS）和平均绝对误差（MAE）来评价模型的性能。
本研究论文为基于神经网络的风电短期功率预测模型提供了有价值的参考和借鉴，能够提高风电并网容量和电网运行效率。
