基于BP神经网络与WRF模式的风电功率预测系统设计与应用的任务书.docx

基于BP神经网络与WRF模式的风电功率预测系统设计与应用的任务书
任务书
一、项目背景
随着全球能源危机和环保理念的深入，风电作为一种清洁可再生能源被广泛应用。然而，由于风速和风向难以精确预测，风电场的实际发电量常常存在较大的波动性。因此，对风电场的发电量进行精确的预测具有重要的意义。本项目旨在通过建立基于BP神经网络和WRF模式的风电功率预测系统，提高风电场的发电量预测精度，为风电发展和应用提供有力支持。
二、项目内容
1.系统设计
基于BP神经网络和WRF模式，设计开发风电功率预测系统。系统包括数据采集模块、预处理模块、神经网络建模模块、模型训练模块、预测模块和可视化界面模块。
2.数据采集模块
采集所需的风速、温度、气压、湿度等气象数据，包括实时数据和历史数据，建立数据仓库。
3.预处理模块
对采集的数据进行缺失值处理、异常值检测和数据标准化等预处理操作，将数据转化为神经网络模型的输入格式。
4.神经网络建模模块
根据已经预处理好的数据，设计基于BP神经网络的模型结构，并确定模型的参数，如神经元数量、学习率、收敛精度等。
5.模型训练模块
利用历史数据进行训练，不断调整模型参数，提高预测精度。
6.预测模块
输入实时气象数据，经神经网络进行处理后，输出预测结果，即风电功率的预测值。
7.可视化界面模块
设计可视化用户界面，将预测结果以图形化方式呈现，方便用户查看预测结果。
三、任务要求
1.完成风电功率预测系统的设计、实现及测试，满足以下要求：
（1）确保系统的稳定性和可靠性；
（2）预测精度不低于80%。
2.完成系统界面的设计和实现，具有友好的用户操作界面，支持多种数据格式的导入和可视化展示。
3.完成系统的文档编写和演示，撰写完整的开发文档，包括需求分析、设计文档、开发文档、技术文档等，并进行系统的演示。
四、项目时间计划
本项目预计完成时间为3个月，任务分解如下：
月份|工作任务
第1个月|需求分析和系统设计
第2个月|系统开发和测试
第3个月|文档编写和演示
五、项目预算
本项目总预算为20万元，主要包括人员工资、硬件设备、软件开发平台、测试与评估等费用。具体预算细节见项目投资计划。
六、项目组织与管理
项目由团队负责人统一管理和调度，具体工作分配由团队成员自行协商，定期进行进度汇报和评估。在项目开发过程中，应严格按照开发规范和流程进行，确保开发质量。
本任务书经项目组各方认可后执行。