ARMA-BP混合神经网络提升风电功率预测精度与效率

本文档标题"基于ARMA-BP神经网络模型的风电功率预测研究"探讨了在能源转型背景下，如何有效地利用风能这种无污染、前景广阔的可再生能源。论文作者付晓舰、刁述祥、周鑫和王飞针对风电功率预测这一关键问题，提出了一个创新的解决方案。他们将ARMA（自回归滑动平均）时间序列预测模型和BP（误差反向传播）神经网络模型的优势相结合，构建了一种混合模型。 ARMA模型以其在捕捉时间序列数据中的趋势和季节性成分而闻名，特别适用于处理非线性和复杂性的时变系统。而BP神经网络则以其强大的学习能力和自适应性，在处理非线性关系和数据拟合方面表现出色。通过混合这两种模型，论文旨在提高风电功率预测的精度和效率。 在研究方法上，论文首先运用ARMA模型对风电功率数据进行初步分析和预测，然后利用构造性神经网络模型来识别数据中的潜在模式或异常类别。这些类别值被用来修正ARMA模型的预测结果，确保了预测的准确性不会被单一模型的局限性所限制。这种混合策略既利用了统计模型的稳健性，又发挥了神经网络的灵活性，从而在风电功率预测领域实现了更准确的结果。 关键词包括"ARMA"、"时间序列"、"BP神经网络"以及"风电功率"和"预测模型"，表明了论文的核心研究内容和技术路径。中图分类号029和TM614指示了本文属于物理学和工程技术领域的能源技术，文献标志码A则表示该研究达到了学术期刊发表的标准。 这篇论文为风电功率预测提供了一个创新且实用的方法，对于推动清洁能源的发展和优化电力系统的调度管理具有重要意义。其研究方法和成果对于相关领域的工程师和研究人员来说，具有很高的参考价值。