基于分季建模的风电功率单一预测模型的建立的任务书.docx

基于分季建模的风电功率单一预测模型的建立的任务书
任务书
任务名称：基于分季建模的风电功率单一预测模型的建立
任务目的：
风电功率预测是风电发电运行和管理的重要环节。建立准确的风电功率预测模型，能够提高风电发电系统的运行效率，降低生产成本，促进风电行业的发展。本任务旨在建立一种基于分季建模的风电功率单一预测模型，能够准确预测风电发电系统未来一段时间内的功率输出。
任务描述：
本任务的重点是建立一种基于分季建模的风电功率单一预测模型。具体任务描述如下：
1.收集数据：收集风电发电系统的历史风速、功率和气象数据，保证数据的完整性和准确性。
2.数据处理：对收集的数据进行处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。同时，针对不同的季节特点，将数据按照季节进行分组，形成季节数据集。
3.特征提取：针对不同的季节数据集，结合实际情况，提取出对风电功率影响较大的特征变量，包括风速、湿度、温度等气象因素，以及时间、月份等时间因素。
4.建模：基于分季的特征变量数据集，采用机器学习等方法建立风电功率预测模型，包括决策树模型、神经网络模型等。
5.模型评估：对建立的风电功率预测模型进行评估，包括计算模型的准确度、精度、召回率等指标，对模型进行修改、优化。
6.模型应用：将建立的风电功率预测模型应用于实际的风电发电运行和管理中，给出未来一段时间内风电功率输出的预测结果。
7.结果分析：对建立的风电功率预测模型进行分析，探讨不同因素对风电功率预测结果的影响，为风电发电系统的运行和管理提供更为全面的参考。
任务成果：
1.完成基于分季建模的风电功率单一预测模型的建立，包括模型的设计、建立和优化。
2.编写实现代码，并可以对模型进行验证和测试，获取风电功率预测结果。
3.给出未来一段时间内风电功率的预测结果，并进行结果分析，探讨某些气象因素和时间因素的影响程度。
4.编写完整的实验报告，对任务过程和结果进行详细的分析和总结。
任务要求：
1.熟练掌握机器学习等相关技术，具有较强的数据处理和模型建立能力。
2.具有较强的分析和解决问题的能力，能够根据实际情况进行带有创新性的建模和实验设计。
3.具有扎实的计算机基础知识，能够进行编程和数据处理。
4.具有团队协作意识，能够与团队成员积极合作，完成各项任务。
5.精益求精，注重代码实现和结果分析的质量和准确度。
任务周期：
本任务周期为一个月。
任务参考文献：
1.Liuetal.(2019).WindpowerforecastingusingLSTMneuralnetworksbasedoneffectivefeatureengineeringandselection.AppliedEnergy,250,734-761.
2.Zhangetal.(2017).Aself-adjustingmethodforshort-termwindpowerforecastingbasedonARIMAandneuralnetwork.EnergyConversionandManagement,142,181-193.
3.Huangetal.(2018).Day-aheadwindpowerforecastingusinghybridmodelsbasedonEEMDandGRNN.AppliedEnergy,229,545-557.