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风电场输出功率的组合预测研究的开题报告
一、选题背景
随着全球能源危机的加深和气候变化的日益严重，可再生能源逐渐成为了各国政府和企业在能源领域的主要发展方向。其中，风能作为一种清洁、可再生、广泛分布且丰富的能源资源，被越来越多的国家和地区所重视。在风力发电中，风电场是最常见的一种形式，其特点是装有众多的风力发电机，通过吸收风能发电。
风电场的发电量受到很多因素的影响，包括风速、风向、温度、辐射等。为了提高风电场的发电效率和准确性，需要对风电场的输出功率进行预测。目前，预测风电场输出功率的方法主要有物理模型法和统计学习法。物理模型法基于机器学习算法，通过对风电场的物理特性进行建模，实现对输出功率的准确预测；统计学习法则是通过大量的数据样本，利用统计学方法来构建预测模型。
本研究将采用统计学习法，探讨风电场输出功率预测的组合预测方法，旨在提高风电发电效率，以实现可持续发展的目标。
二、研究目的和意义
风电场是一种清洁、可再生、高效的能源形式，但其发电量却受到诸多因素的影响。因此，对于风电场的输出功率进行精确预测，具有重要的现实意义。首先，通过对风电场输出功率进行精确预测，可以减少能源的浪费，提高风力发电的效率和经济效益；其次，对风电场的输出功率进行预测，可以在不同的时间段内优化电网调度，实现能源的平衡供应；最后，精确的预测模型可以为风电场运行和维护提供重要的参考意见。
三、研究内容和方法
本研究将采用统计学习方法，构建风电场输出功率预测的组合预测模型。具体研究内容包括：
1.建立风电场输出功率时间序列模型，并探讨其基本特性和分布规律。
2.设计数据采集方案，构建数据样本集，分析样本特征和分布规律，选定适合的特征参数。
3.探究一些经典的预测模型，比较其优缺点，选择可靠的单一预测模型，并进行模型性能优化。
4.采用组合预测方法，建立多种单一预测模型的组合预测模型。包括加权平均法、平均分配法、层次分析法等。
5.针对组合预测模型，在实验数据集上进行测试和分析，比较各种预测方法的准确性和适用性，评估组合预测模型的预测能力和稳定性。
研究方法主要采用计算机模拟技术和数理统计方法。本研究将使用MATLAB、Python等软件进行数据处理和模型建立，利用指标体系、经验法则和规划方法对预测模型进行评估。
四、预期成果和贡献
本研究的预期成果包括：
1.构建风电场输出功率时间序列模型，并分析其规律性和特征参数。
2.研究预测模型的性能，提出优化方法，提高单一预测模型的预测准确性。
3.探讨组合预测方法在风电场输出功率预测中的应用，比较各种预测方法的优缺点，评估组合预测模型的预测效果和稳定性。
该研究的贡献在于：
1.深入挖掘风电场输出功率预测的规律性和特征参数，为高效能源利用提供理论基础和应用支撑。
2.利用统计学习方法，建立风电场输出功率预测模型，提高风电发电效率，推动我国清洁能源产业的发展。
3.将不同的预测方法组合起来，降低误差率，提高风电场输出功率预测的精度和可靠性。