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基于改进灰色模型与BP神经网络模型组合的风力发电量预测研究
随着社会的发展，风力发电已经成为一种重要的清洁能源，并且越来越受到人们的青睐。但是，风力发电的风速具有不稳定性和随机性，因此对风速进行预测变得尤为重要。针对此问题，研究人员提出了许多风力发电量预测模型，例如基于灰色关联度模型和BP神经网络模型的结合模型，该模型的目的是提高预测精度和预测准确率。
本文旨在介绍基于改进灰色模型与BP神经网络模型组合的风力发电量预测研究。首先，对灰色模型和BP神经网络模型的基本原理进行介绍。然后，介绍了模型中采用的改进灰色模型和BP神经网络模型的具体改进方法。最后，根据海南省某风力发电项目的风速和风力发电数据，进行了实验研究，并对实验结果进行分析和讨论。
灰色系统理论是一种基于少量样本数据进行建模和预测的数学方法，它主要针对系统具有少量、不确定的、不充分的信息的情况，可以对不稳定和难以建立数学模型的系统进行预测与决策。BP神经网络模型是一种以人脑为原型构建的人工神经网络，具有自适应、非线性、并行、分布式存储和处理的特点，可以有效处理一些非线性问题，因此在预测模型中被广泛应用。
但是，灰色模型存在着一些问题，例如数据易受到极端值的影响，缺乏对数据的标准化和白化处理，因此，针对这些问题，我们应用了改进的模型。改进的灰色模型包括了数据的标准化、归一化和白化处理，增加了对极端值的鲁棒性，并在模型中加入了时序因素和环境因素，并使用ARIMA模型对其进行归一化和白化处理。BP神经网络模型采用了改进的sigmoid激活函数和L-BFGS算法作为训练算法，这些改进增强了神经网络模型的稳定性和训练速度。
通过实验研究，我们发现，基于改进灰色模型与BP神经网络模型的组合模型可以有效地预测风力发电量。结果表明，该模型的预测误差小，预测精度高，可以有效地提高风力发电量的预测准确率。因此，该模型是一种可行、有效和可靠的风电发电量预测模型。
总之，基于改进灰色模型与BP神经网络模型的组合模型是一种有效的风力发电量预测模型。在实际应用中，需要结合实际情况进行时序和环境因素的选择和预测，以提高模型的预测准确性和应用价值。