【摘 要】
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采用小波变换和神经网络相结合的方法对风电功率进行短期预测。利用小波变换将信号分解成不同频段的子序列，各子序列单支重构后，利用神经网络分别建模预测，最后将各子序列的预测
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采用小波变换和神经网络相结合的方法对风电功率进行短期预测。利用小波变换将信号分解成不同频段的子序列，各子序列单支重构后，利用神经网络分别建模预测，最后将各子序列的预测结果叠加得到最终的功率预测值。在神经网络学习过程中采用LM算法，有效提高了收敛速度，降低了陷入局部极小值的可能。通过实例分析，验证了该方法可以较为准确地预测风电功率。
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