测风塔10m风速(m/s)、测风塔30m风速(m/s)、测风塔50m风速(m/s)、测风塔70m风速(m/s)、轮毂高度风速(m/s)、测风塔10m风向(°)、测风塔30m风向(°)、测风塔50m风向(°)、测风塔70m风向(°)、轮毂高度风向(°)、温度(°)、气压(hPa)、湿度(%)、实际发电功率（mw）

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。

根据历史功率数据预测风电机功率，分别介绍了采用时间序列法 网络神经法 和灰度法三种方法

为了提高风电功率的预测精度,研究了一种基于粒子滤波(PF)与径向基函数(RBF)神经网络相结合的风电功率预测方法。使用PF算法对历史风速数据进行滤波处理,将处理后的风速数据结合风向、温度的历史数据,归一化后构成风电功率预测摸型的新的输入数据;利用处理后的新的输入数据和输出数据,建立PF-RBF神经网络预测摸型,预测风电场的输出功率。仿真结果表明,使用该预测摸型进行风电功率预测,预测精度有一定的提高,连续 120 h功率预测的平均绝对百分误差达到8.04%,均方根误差达到 10.67%。

详细介绍了风电功率预测现状，并详尽介绍了风电功率预测的方法，及其原理和建模方法，推荐！

2013电工杯数学建模竞赛A题，风电功率波动特性的分析。

原始风速信号具有的间歇波动性特征给风电场的功率预测带来了挑战，采用集合经验模态分解(EEMD)法将原始风速信号分解为频域稳定的子序列，有效地提高了预测精度，避免了传统经验模态分解(EMD)存在的模态混叠现象。提出一种改进型果蝇优化算法(FOA)，将风速子序列重构参数和最小二乘支持向量机(LS-SVM)参数作为优化目标建立风速预测模型，扩大了参数搜索范围，提高了优化收敛速度；通过风速风功率转化关系可以求得风电场的功率值。实验结果验证了所提方法相比于EMD和LS-SVM预测方法具有更高的预测精度。

【风电功率预测】 BP神经网络风电功率预测【含Matlab源码 399期】.zip

1、利用历史数据进行风电功率预测，数据的质量对预测准确度有很大的影响，此外，了解风速、功率在不同时段的变化特性，采取针对性、差异化的参数配置，有助于提高预测算法的效率和模型对具体数据的适应性。本课题主要采用 K 均值聚类算法对风速和功率数据进行聚类，剔除不合理的数据，再通过BP神经网络实现短期风电功率预测。 2、BP神经网络、kmeans聚类算法。 3、matlab仿真；

基于BP神经网络对短期风电功率进行预测的matlab程序代码