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基于EEMD-ANFIS的短期风电功率预测研究的开题报告
一、选题背景
随着工业化、城市化的进一步发展，电力需求量也随之增加。为了满足电力需求，开发可再生能源已成为国际上广泛关注的研究领域。风能是一种非常重要的可再生能源，风力发电已成为当今电力工业的重要组成部分。然而，短期风电功率预测对于安排电网运行和调度、保障电网安全稳定性、制定发电计划和经济效益等方面都非常重要。
当前，预测短期风电功率的方法主要有物理模型和数据驱动模型两种。物理模型需要详尽客观地模拟风电机的特性和运行状态，绘制效应图并开发数学模型，该模型的预测精度主要受制于环境、风机结构和风资源等因素。数据驱动模型则是根据大量历史实测功率和相关气象数据等指标开发的，其主要优点是能够提供更好的可预测性和较高的准确性。数据驱动模型主要包括时间序列模型、人工神经网络模型、支持向量机模型等。
本课题主要针对风电机组的实际运行特点，综合利用经验模态分解(EEMD)算法和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)算法，提出一种高精度、高效率的短期风电功率预测方法。该方法可以充分考虑风电机组的非线性和不稳定性，挖掘气象、风能等多种因素的影响，提高短期风电功率预测准确度。
二、研究内容
本课题将主要研究基于EEMD-ANFIS的短期风电功率预测方法。具体研究内容包括以下几个方面：
（1）EEMD方法
经验模态分解(EEMD)是一种基于数据的自适应信号分解方法，能够将任何一个信号分解为一组有限数目的本征模态函数(EMD)。EEMD方法在处理非线性信号时效果显著，本研究将采用该方法对风速信号进行分解。
（2）ANFIS算法
自适应神经模糊推理系统(ANFIS)是一种可分析的高级模糊推理系统，结合了人工神经网络(ANN)和模糊逻辑的优点。本研究将采用ANFIS算法开发风速和风电功率之间的非线性映射模型。
（3）短期风电功率预测模型
本课题将根据历史风速和风电功率数据建立短期风电功率预测模型，通过对风速预测和风电功率预测的联合优化，提高预测准确度和稳定性。
（4）实验验证
本课题将选取一组风速和风电功率的实测数据作为实验样本，对基于EEMD-ANFIS方法与其他常用方法进行对比分析，验证其预测准确度和效率。
三、研究意义
本课题将在短期风电功率预测方面探索新方法，充分利用大量历史数据、气象和风能等因素的影响，提高预测准确度和稳定性。该研究可以为电力行业提供更科学合理的发电计划和运行调度，促进可再生能源的开发和利用。
四、研究进度安排
本课题计划在下列时间段内完成以下主要工作：
1.研究EEMD算法及其在风速信号分解领域中的应用（4周）。
2.研究ANFIS算法及其在短期风电功率预测领域中的应用（4周）。
3.基于历史数据建立短期风电功率预测模型（8周）。
4.进行实验验证，并与其他常用方法进行对比分析（4周）。
5.撰写论文（8周）。
五、预期结果
预期研究结果为本文提出的基于EEMD-ANFIS的短期风电功率预测方法，该方法综合利用多种因素，可以提高短期风电功率预测准确度和稳定性。同时，通过该研究可以为电力行业提供更科学合理的发电计划和运行调度，促进可再生能源的开发和利用。