基于BP神经网络的风电功率预测的MATLAB实现程序

简介：
本简介提供了一个基于BP（反向传播）神经网络进行风电功率预测的MATLAB程序。此程序利用历史气象数据和发电量信息训练模型，以提高风电场短期功率预测精度，助力优化电力系统调度与管理。 风电功率预测的准确性对风力发电厂的整体运行效率以及区域运营成本有着直接的影响。为了克服传统方法中的不足之处，本段落提出了一种基于BP（反向传播）神经网络的方法来提高风电功率预测的效果。 BP神经网络是一种多层结构的人工智能算法，在这种框架下设计出的模型同样具有多层次的特点。该模型能够有效地描述和分析风力发电中出现的随机性和波动性问题。通过调整预测误差并优化流程，使方法更加完善可靠。 实例研究表明，基于此方法得到的风电功率预测结果均在最优误差范围内，并且所获得的数据对于实际应用来说非常有价值。