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微电网中短期风力发电和负荷预测的研究的开题报告
开题报告
论文题目：微电网中短期风力发电和负荷预测的研究
一、选题背景
随着人口的增长和经济的发展，全球对能源需求的依赖程度越来越高，而传统化石能源的价格和供应不稳定性也成为了制约经济发展和环境保护的主要因素之一。为了解决这一问题，新能源成为了当今世界各国共同的能源发展方向。其中，风力发电作为一种清洁、受天气影响小且不受燃料价格波动限制的能源，正逐渐受到人们的青睐。然而，由于风能的不稳定性和难以控制的特性，风力发电对于电网具有较大的影响，尤其是微电网这类小型电网。为了实现可靠且高效的微电网供能，需要对短期风力发电和负荷进行准确预测，从而制定合理的能源调度策略，提高微电网供能可靠性和供能质量。
二、选题意义
微电网作为一种新型的分布式能源系统，优势在于能够使得能源分散，减少能源的单一依赖，提高能源利用效益和节能减排。在微电网系统中，短期风力发电和负荷预测对于微网控制和能源调度具有至关重要的作用。对于风电机组的预测，能够使得微网控制系统提前做好能量调度和出力控制的准备工作，从而保证微电网的运行安全和高效。对于负荷预测，能够达到供需平衡，使得微电网系统能够尽可能最大化得利用可再生能源和非可再生能源之间的差异，提高微电网的经济效益和供能质量。
三、研究思路
本论文将通过对相关风力发电和负荷预测算法进行研究和分析，建立微电网的短期风力发电和负荷预测模型，从而实现微电网内风力发电和负荷的准确预测。具体的研究思路和内容如下：
1.文献调研：通过对已有的关于微电网内风力发电和负荷预测的相关文献进行梳理和总结，掌握微电网内风力发电和负荷预测的相关算法和技术。
2.算法分析：通过对基于神经网络、支持向量机、遗传算法等机器学习算法，以及基于时间序列分析、小波分析等统计学算法进行比较和分析，从而选出适用于微电网内短期风力发电和负荷预测的优化算法。
3.统计建模：通过对微电网内的风力发电和负荷的数据进行整理和统计分析，以及利用Python等编程语言进行数据处理和模型构建，建立微电网内短期风力发电和负荷预测的模型。
4.模型验证和确定：通过对建立的模型进行验证和测试，确定模型在不同条件下的适用性，从而为微电网的短期风力发电和负荷预测提供科学的理论依据和技术支持。
四、预期成果
本论文将重点研究了微电网内短期风力发电和负荷预测的算法和技术，并建立相应的预测模型，从而实现微电网对短期风力发电和负荷的准确预测。预计取得以下成果：
1.确定适用于微电网内短期风力发电和负荷预测的优化算法及其优缺点；
2.建立微电网内短期风力发电和负荷预测的模型，提供一种可行的方法对微电网能够实现可靠供能；
3.对微电网内短期风力发电和负荷预测的模型进行了有效验证和测试，证明模型具有较高的准确性和可靠性。
五、研究方案
本论文将分为以下几个阶段进行研究：
1.第一阶段（一周）：查阅已有文献，进行文献分析和总结。
2.第二阶段（两周）：对现有的短期风力发电和负荷预测算法进行研究比较和分析。
3.第三阶段（两周）：对微电网内短期风力发电和负荷预测模型进行建模并进行数据分析。
4.第四阶段（三周）：对建立的模型进行验证和测试。
5.第五阶段（一周）：论文书写、结果总结和撰写程序报告，并通过优秀的文字来支持研究成果。
六、参考文献
[1]DongCY,LiR,SunYX,etal.Short-termloadforecastingbasedoncomprehensiveinformationentropytheory[J].JournalofCentralSouthUniversityofTechnology(EnglishEdition),2008,15(1):49-55.
[2]ZhangDZ,HuangYF,JajjaMS,etal.Short-TermWindPowerForecastingBasedonImprovedWaveletNeuralNetworks[J].InternationalJournalofElectricalPower&EnergySystems,2016,84:142-151.
[3]GuanXJ,DaiCY,ZhangWW,etal.Arecycledauto-encoderandGaussianprocessregressionmethodforshort-termwindspeedforecasting[J].AppliedEnergy,2017,194:109-123.