基于小波包与回声状态网的风电功率预测.docx

基于小波包与回声状态网的风电功率预测 本文旨在解决风电功率预测问题，提出了一种基于小波包分解和回声状态网络（Echo State Network，ESN）的风电功率预测方法。该方法首先使用小波包分解对原始的气象数据和输出功率数据进行处理，然后使用回声状态网络对分解后的各个分量建立预测模型，最后得到合成后的风电功率预测结果。 小波包分解是一种信号处理技术，可以将信号分解成不同的频率组件，从而提取出信号中的有用信息。在风电功率预测领域，小波包分解可以用于处理气象数据和输出功率数据，提取出其中的规律性和非线性特征。 回声状态网络是一种特殊的神经网络，具有良好的非线性函数逼近能力，可以更好地解决局部最小问题，且具有简单、稳定性高、效率高等优点。在风电功率预测领域，回声状态网络可以用于建立预测模型，提取出气象数据和输出功率数据中的规律性和非线性特征。 本文的主要贡献在于将小波包分解和回声状态网络相结合，提出了一种新的风电功率预测方法，该方法可以更好地提取出气象数据和输出功率数据中的规律性和非线性特征，从而提高风电功率预测的准确性。 本文的结构如下：第一部分为引言，介绍了风电功率预测的重要性和挑战性。第二部分为小波包分解的基本原理，介绍了小波包分解的定义、原理和优点。第三部分为基于小波包分解和回声状态网络的风电功率预测方法，介绍了该方法的实现过程和优点。第四部分为结论，总结了本文的主要贡献和结果。 小波包分解是信号处理技术中的一种，它可以将信号分解成不同的频率组件，从而提取出信号中的有用信息。在小波包分解中，每一级信号分解时，不但对低频子带进行进一步的分解，而且对高频子带进行进一步分解，最后通过最小化一个代价函数，计算出最优的信号分解路径，并以此分解路径对原始信号进行分解。小波包分解信号更为精细，克服了小波分解高频部分存在的时频率分辨率低和时间分辨率高的问题。 回声状态网络是一种特殊的神经网络，具有良好的非线性函数逼近能力，可以更好地解决局部最小问题，且具有简单、稳定性高、效率高等优点。回声状态网络的基本原理是使用储备池作为信息处理的媒介，生成过程与训练过程相互独立，且只训练储备池到输出层的权值。回声状态网络可以用于建立预测模型，提取出气象数据和输出功率数据中的规律性和非线性特征。 本文的主要优点在于，将小波包分解和回声状态网络相结合，提出了一种新的风电功率预测方法，该方法可以更好地提取出气象数据和输出功率数据中的规律性和非线性特征，从而提高风电功率预测的准确性。