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

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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。首先，利用小波分解对原始光伏功率序列进行多尺度分解，提取其时间序列中的不同频率成分，从而降低数据非平稳性对预测的影响。随后，将各分解分量分别输入至经过优化的智能神经网络模型（如BP神经网络、ELM或LSTM）中进行训练和预测。最后，对各分量的预测结果进行重构，得到最终的短期功率预测值。实验表明，相较于单一预测模型，该方法能有效提升预测精度，特别是在天气波动较大的情况下展现出更强的鲁棒性和适应性。