基于PSO-BP混合算法的风电功率预测研究

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摘要：针对短期风电功率的多样性与非平稳特性，传统预测模型在时空特征提取方面存在明显局限性。现有方法对风电场历史运行数据的时空耦合特性挖掘不足，难以有效捕捉其动态演化规律与潜在特征关联，导致预测精度难以满足电网调度的实际需求。为改善这一现状，文章提出一种基于粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）与反向传播神经网络（Backpropagation，BP）的混合预测框架。（剩余7464字）

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