基于人工神经网络的风电场功率短期预测应用研究的开题报告.docx

基于人工神经网络的风电场功率短期预测应用研究的开题报告
一、研究背景与意义
风能作为一种清洁、可再生的能源，越来越受到世界各国的重视。风电场是风能的主要发电形式之一，随着风电装机容量的不断扩大，风电场功率预测的准确性对于电力系统的安全稳定运行具有至关重要的作用。因此，风电场功率预测技术的不断研究和优化对于风能的高效利用和电力系统的可靠运行具有重要意义。
目前，风电场功率预测主要采用基于物理模型的预测方法和基于统计模型的预测方法。然而，这些方法都有自身的局限性和不足之处，不能很好地对复杂多变的气象环境和风电场运行状况做出精确的预测。因此，基于人工神经网络的预测方法逐渐成为风电场功率短期预测研究的热点领域。
二、研究内容与目标
本课题旨在基于人工神经网络方法研究风电场功率短期预测技术，并将其应用于实际风电场中。具体研究内容包括：
1.分析人工神经网络在风电场功率短期预测中的优劣势和适用性；
2.构建基于人工神经网络的风电场功率短期预测模型，并优化网络结构和算法参数；
3.应用所建模型对实际风电场进行功率短期预测，验证模型的预测效果和准确性；
4.开展模型的可靠性和鲁棒性分析，并进行模型的优化和改进。
三、研究方法
本课题主要采用以下研究方法：
1.资料收集法：收集和整理相关文献和实测数据，为研究提供理论和实验依据；
2.建模模拟法：借助MATLAB等软件建立基于人工神经网络的风电场功率短期预测模型，并进行模型仿真；
3.案例分析法：选取具有代表性的实际风电场案例，应用所建模型进行功率短期预测，并对模型效果进行评估和分析；
4.统计分析法：针对预测误差进行统计分析和处理，优化和改进模型。
四、研究预期成果
本研究预期能够建立一种基于人工神经网络的风电场功率短期预测模型，并将其应用于实际风电场中，形成一套稳定、高效、准确的风电场功率短期预测技术。预期取得如下成果：
1.研究人工神经网络在风电场功率短期预测中的优劣势和适用性，为风电场功率短期预测提供新的思路和方法；
2.建立并优化基于人工神经网络的风电场功率短期预测模型，提高模型的预测精度和可靠性；
3.在实际风电场中应用所建模型，验证模型预测效果和准确性，推动技术的应用和推广；
4.对所建模型的可靠性和鲁棒性进行分析，进一步优化和改进模型，提高模型的实用性和可操作性。
五、研究计划安排
1.研究准备阶段（1个月）：集中收集和整理相关文献和资料，对风电场功率预测技术进行深入了解和分析，明确研究目标、任务和方法。
2.模型构建与优化阶段（3个月）：根据所获得的实测数据和模型分析结果，构建基于人工神经网络的风电场功率短期预测模型，并进行模型优化和改进。
3.模型应用与效果验证阶段（6个月）：将所建模型应用于实际风电场中，对模型的预测效果和准确性进行验证和分析，并进行误差分析和处理。
4.模型鲁棒性分析与优化改进阶段（2个月）：对模型的鲁棒性进行分析和测试，进一步优化和改进模型，并对模型进行评价和总结。
6.总结与报告编写阶段（2个月）：对研究成果进行总结和归纳，撰写开题报告和论文，并进行论文答辩和稿件修改。