基于改进的小波-BP神经网络的风速和风电功率预测.pdf

基于改进的小波-BP神经网络的风速和风电功率预测 本文基于改进的小波-BP神经网络方法，旨在提高超短期风电功率预测的精度。该方法通过离散小波变换将信号分解为高低频段的信号，然后使用遗传算法优化的BP神经网络分别进行建模，最后求和各层预测信号。由于风速和风电功率序列具有混沌特性，因此使用C-C法联合优化相空间的参数，以嵌入维数为神经网络输入层节点数。 小波分析是该方法的核心技术之一，小波分析可以将信号分解为不同的频率组件，从而 capturesignal的时域和频域特征。小波变换可以将信号分解为高低频段的信号，高频段信号反映了信号的高频成分，低频段信号反映了信号的低频成分。通过小波变换，可以提取信号的时域和频域特征，从而提高预测模型的精度。 BP神经网络是该方法的另一个核心技术之一，BP神经网络是一种常用的机器学习算法，可以用于预测和分类任务。BP神经网络的优点是可以learn从数据中学习，并且可以处理高维度的数据。但是，BP神经网络也存在一些缺陷，例如容易过拟合、训练时间长等。 遗传算法是一种常用的优化算法，可以用于优化BP神经网络的参数。遗传算法的优点是可以parallel搜索参数空间，快速找到最优解。遗传算法的缺陷是计算量大、容易陷入局部最优解等。 C-C法是一种常用的相空间重构算法，可以用于优化相空间的参数。C-C法的优点是可以快速找到最优解，缺陷是计算量大、容易陷入局部最优解等。 在本文中，我们使用基于改进的小波-BP神经网络方法预测风速和风电功率，实验结果表明，该方法可以提高风速和风电功率的预测精度。该方法可以应用于风电场的预测和控制，提高风电场的效率和经济性。 本文基于改进的小波-BP神经网络方法可以提高风速和风电功率的预测精度，该方法可以应用于风电场的预测和控制，提高风电场的效率和经济性。