基于相似数据的人工神经网络短期风速预测模型

提出基于相似数据并结合小波分析的数据预处理模型,并运用基于反向传播(BP)神经网络风速预测模型预测风速。该方法从大量的历史数据样本中提取相似数据创建训练样本,采用小波分解将风速信号分解成低频趋势信号和高频随机信号,采用BP神经网络建模,合成得到风速预测数据。通过某风电场的实际风速数据验证结果表明,相似数据有效地提高了数据的相关度,小波分解使BP神经网络模型更好地拟合风速信号的低频和高频特性,提高了预测精度。