基于MATLAB的BP神经网络在风电功率预测中的应用

基于MATLAB的BP神经网络在风电功率预测中的应用

随着全球能源危机的日益加剧，风能作为清洁可再生能源受到越来越多的关注。而风力发电的不稳定性和波动性也成为制约风电发展的重要因素之一。因此，准确地预测风电输出功率对于风电厂的运行管理和电力市场的调度具有重要意义。

BP神经网络是一种被广泛应用于时间序列预测、分类、回归等问题的人工神经网络模型。其具有自适应非线性映射能力，可以通过学习输入输出数据之间的映射关系来完成预测任务。

本文将介绍如何使用MATLAB实现基于BP神经网络的风电功率预测。

1. 数据预处理

数据预处理是神经网络建模中至关重要的一步。在进行神经网络预测之前，需要对数据进行归一化处理，以保证数据具有相同的量纲，并且能够更好地适应神经网络模型的输入输出要求。

在本文中，我们使用了田阳风电场的风速和风向数据以及风电场的输出功率数据。首先，将三种数据分别进行归一化处理，具体做法如下所示：

%读入数据
speed=xlsread('data'