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基于非参数方法的短期风电功率预测研究的开题报告
1.研究背景及意义
随着全球对清洁能源的需求日益增加，风电已成为可再生能源中重要的组成部分。风电具有碳排放少、环保、可再生等优点，然而受到风速的随机性影响，风电的产出不能保持稳定。因此，风电短期功率预测越来越受到重视，对风电产业的运营和调度具有重要的影响。
传统的短期功率预测方法主要基于统计模型或者机器学习方法，如ARIMA模型、支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）等。然而这些方法通常需要一定的先验知识、需要对数据进行特征工程处理，依赖于模型类型与参数设定，使得预测结果不稳定；同时对数据的非线性和非正态性进行分析时，这些方法受到中心极限定理的限制。
非参数方法不需要对数据进行特征工程处理，不局限于特定的数据类型和模型，能够自适应学习数据的分布特征，适用性更广泛，因此非参数方法在风电短期功率预测研究中也具有一定的应用潜力。
2.研究内容及目标
本文基于非参数方法，探究风速和风电功率之间的关系，并以此基础上进行短期风电功率预测研究，具体研究内容如下：
1）分析风速和风电功率的数据特性；
2）探究风速和风电功率之间的关系；
3）根据风速数据预测风电功率；
4）使用交叉验证和误差指标综合评估预测模型；
5）优化方法并提高预测精度。
本文的目标是建立非参数方法的短期风电功率预测模型，并通过实验和评估，验证非参数方法在风电短期功率预测中的应用潜力，提高预测精度和可靠性。
3.研究方法
本文采用以下方法进行研究：
1）数据采集：从风电场采集风速和风电功率数据；
2）特征提取：分析和提取数据的特征，包括风速和功率的统计特征以及时间序列的周期性特征；
3）基于非参数方法预测风电功率：采用核密度估计、局部加权回归（LWR）和决策树等方法进行预测；
4）评估预测模型：采用交叉验证和误差指标进行模型评估；
5）优化方法：尝试优化模型参数和特征参数以提高预测精度。
4.研究计划
本文的研究计划如下：
第1-2个月：文献综述和理论基础学习；
第3-4个月：数据获取与预处理；
第5-6个月：风速和风电功率的特征提取；
第7-8个月：基于非参数方法进行风电功率预测；
第9-10个月：模型评估和精度提升；
第11-12个月：论文撰写和答辩准备。
5.结论
本文将基于非参数方法进行短期风电功率预测研究，探究风速和风电功率之间的关系，并建立相应的预测模型。通过实验和评估，验证非参数方法在风电短期功率预测中的应用潜力，提高预测精度和可靠性，以期为风电行业提供有力的技术支持。