基于小波分解和智能神经网络的太阳能光伏短期功率预测

该研究提出了一种结合小波分解与智能神经网络的太阳能光伏短期功率预测方法。由于光伏发电功率具有非平稳性和随机性，直接预测存在困难。该方法首先利用小波分解将原始光伏功率时间序列分解为不同频率的分量，以提取局部特征和全局趋势，降低序列的复杂度。随后，针对各分量分别构建智能神经网络（如BP神经网络、Elman神经网络或极限学习机等）进行预测。最终将各分量预测结果重构，得到整体光伏功率预测值。实验结果表明，该混合模型在预测精度和稳定性方面优于单一神经网络模型，为光伏电站的短期功率预测提供了有效手段。

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