摘要：随着风电装机容量的不断增加，风电功率预测在电力系统调度运行、新能源消纳以及电网安全稳定控制中发挥着重要作用。由于风电输出受风速、风向、温度、气压、湿度等多种因素共同影响，具有较强的随机性、波动性和非线性特征，传统预测方法难以获得较高精度。因此，研究高效且准确的风电功率预测方法具有重要的理论意义和工程应用价值。

论文概述

本文以风电功率中期预测为研究对象，结合风电场运行机理与主要气象影响因素，构建了包含风速、风向、温度、气压、湿度、历史功率等变量的仿真数据集，并对数据进行了归一化处理。在此基础上，建立了持续性预测模型、BP神经网络预测模型以及PSO-BP神经网络预测模型。其中，BP神经网络用于刻画输入特征与风电功率之间的非线性映射关系，粒子群算法用于优化BP神经网络的初始权值和阈值，以提高模型的预测性能。

本文基于MATLAB平台完成了风电功率预测系统的设计与实现，并采用RMSE、MAE、MAPE和R²作为模型评价指标，对不同预测模型的性能进行了对比分析。实验结果表明，持续性模型的预测效果最差，普通BP神经网络模型能够显著提升预测精度，而PSO-BP神经网络模型在RMSE、MAE、MAPE以及R²等指标上整体优于普通BP神经网络模型，说明粒子群优化策略能够在一定程度上提高风电功率中期预测的准确性和稳定性。

研究结果表明，粒子群算法能够有效改善BP神经网络初始权值敏感、易陷入局部最优等问题，增强模型的综合预测能力。本文所构建的PSO-BP风电功率预测方法对风电功率中期预测研究具有一定参考价值。但由于本文采用的是仿真构建数据集，后续研究仍可进一步结合真实风电场运行数据，对模型结构优化、参数调整及实际工程应用效果进行更深入研究。

统计信息

论文目录

配套项目

项目代码：基于粒子群优化BP神经网络的风电功率中期预测研究 需要另外购买。

作者信息

作者：Bob (张家梁)
论文编号：Doc-14
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