基于BP神经网络的风电功率预测

风电功率预测是风力发电行业中的重要问题之一，准确地预测风电机组的输出功率可以有效地优化电网调度和风电场的运营管理。本文将介绍如何使用BP神经网络实现风电功率预测，并提供相应的MATLAB代码。

神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的数学模型，通过学习和训练，能够从输入数据中提取出复杂的模式和规律。BP神经网络是其中最常用的一种类型，它通过反向传播算法来不断调整网络参数，使得网络的输出与期望输出之间的误差最小化。

以下是使用MATLAB实现基于BP神经网络的风电功率预测的代码示例：

% 步骤1：准备数据
% 假设已经收集了一段时间内的风速和风电机组输出功率数据，存储在wind_speed和power_output两个向量中

% 步骤2：数据预处理
% 对数据进行归一化处理，将输入和输出数据映射到[-1, 1]的范围内
normalized_wind_speed = mapminmax(wind_speed);