摘要
风力发电作为一种清洁可再生能源，在近年来得到了快速发展。
然而，风电功率的波动性和间歇性给电网的稳定运行带来了挑战，因此准确的风电功率预测对于提高风电消纳、保障电网安全稳定运行至关重要。
神经网络作为一种强大的非线性映射工具，在风电功率预测领域展现出巨大潜力。
本文首先介绍风电功率预测的重要意义、国内外研究现状以及神经网络的基本原理。
然后，重点阐述了近年来神经网络在风电功率预测中的应用，包括不同神经网络模型、数据预处理方法、模型训练与优化策略等方面。
最后，总结了神经网络应用于风电功率预测的优势和存在的挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：风电功率预测；神经网络；深度学习；短期预测；长期预测
风电功率预测是指利用历史气象数据、风机运行数据等信息，通过建立数学模型对未来一段时间内的风电场或风电机组的输出功率进行预测。
准确的风电功率预测对于提高风电并网的可靠性和经济性具有重要意义。
神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型，由大量的人工神经元通过相互连接形成复杂网络结构。
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