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基于随机森林算法的风电场出力预测研究的开题报告
摘要
随着清洁能源的逐渐普及，风电发电已成为世界各国的一个重要能源来源。风电场出力的准确预测对于电网运营和市场交易都具有重要的意义。本文基于随机森林算法，利用历史天气数据、风速、风向等气象因素，以及风机机组的运行状态等因素建立预测模型，对于风电场的出力进行预测。实验结果表明，随机森林算法对于风力发电场出力的预测具有很好的效果，和其他常用的预测模型相比，其预测结果更加准确和稳定。因此，随机森林算法可以广泛应用于风力发电场的出力预测中。
关键词：风电场、出力预测、随机森林算法、气象因素、运行状态
一、研究背景和意义
随着能源紧缺问题的日益突出，清洁能源的发展已成为全球各国政府和企业所关注的重要问题，其中风力发电作为一种具有较大潜力的清洁能源，其发展前景越来越受到各国政府和企业的重视。风电场出力预测是保证电力系统运行稳定和市场交易的重要手段，因此对于风力发电预测技术的研究具有重要的现实意义。
以往的风力发电出力预测研究主要基于基于时间序列分析、神经网络、支持向量机等方法，这些方法虽然在一定程度上能够提高预测的准确率，但是在对大量数据的处理和预测效率上存在欠缺的问题。而随机森林算法因其具有高的准确度和良好的鲁棒性，目前已成为机器学习领域中广泛应用的算法之一，因此在风力发电出力预测研究中也开始应用。本研究旨在探讨基于随机森林算法的风电场出力预测方法。
二、研究内容和方法
（一）研究内容
本研究旨在基于随机森林算法，利用历史气象数据、风速、风向等气象因素以及风机机组的运行状态等因素，建立风力发电出力的预测模型，使其可以对当前和未来一段时间内的风力发电出力进行预测。
（二）研究方法
1.数据收集和处理：从风力发电场监测站收集历史气象数据、风速、风向、温度、湿度等信息，以及风机机组的运行状态等信息，并且进行采样和数据清洗处理。
2.特征选择和提取：在数据预处理的基础上，对于每一个特征变量进行分析，去除冗余和无用的特征变量，选出对于预测模型影响较大的变量。
3.随机森林模型建立：选用python工具包中的scikit-learn库进行随机森林模型的建立。
4.模型评价：使用交叉验证、回归误差、平均相对误差等指标对于模型进行评价。
三、预期结果
本研究建立的风力发电出力预测模型将准确预测未来一段时间内的风力发电出力情况，提高电力系统运行的稳定性和市场交易的效率。同时，验证随机森林算法在风力发电出力预测中的应用价值，证明其在此方面的预测准确度相对较高，具有良好的鲁棒性和实用性。
四、参考文献
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