标题：基于递归神经网络算法的风力发电功率预测
作者：张罡铭
作者单位：大唐甘肃发电有限公司，甘肃 兰州 730030
关键字：风力发电；功率预测；递归神经网络；算法优化
摘要：为有效提高风力发电功率预测的准确性，提出基于局部递归神经网络（RNN）的风力发电长期预测模型。为解决系统复杂性并提升模型性能，采用基于递归预测误差（RPE）的最优在线学习算法训练递归网络。通过将RPE算法分解为神经元层面的子问题，设计出对应的全局优化算法，从而显著降低计算复杂度，提高预测精度和速率。风速预测实证结果表明，与传统预测算法相比，所提算法在收敛速度和解的精度上均具显著优势。