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支持向量机方法在风电场风速预测中的应用研究的开题报告
一、选题背景及意义
随着全球对清洁能源的不断追求和发展，风电已成为其中的重要组成部分，风速预测作为风电场的核心技术之一，在风电场的日常运维和优化中起着至关重要的作用。风速预测可用于详细了解风站产生的风能数量，优化风场的电力输出和电力设备的运作，也可用于规划新的风电场、风电机组等。在风速预测方法种类之中，支持向量机方法以其优越的特征提取能力和分类效果成为众多研究者关注的焦点，因此，本研究拟选择支持向量机方法对风电场风速进行预测研究。
二、研究目的
本研究旨在探究支持向量机方法在风电场风速预测中的应用效果，具体包括：
1.基于支持向量机方法构建一个可靠的风速预测模型。
2.通过综合利用支持向量机方法的分类和预测能力，提高风速预测的精确度和可靠性。
3.对比其他常见的风速预测方法，验证支持向量机算法在风电场风速预测中的优越性。
三、研究内容
1.风电场风速预测概述
2.支持向量机方法原理
3.支持向量机方法在风速预测中的应用
4.实验设计和数据采集
5.实验结果分析
四、研究方法
1.文献研究法：对支持向量机算法及其应用领域的文献资料进行系统性梳理和分析，总结出其中相应研究的方法和技术特点。
2.理论分析法：对支持向量机方法进行理论剖析，分析其优点与不足，明确选用支持向量机方法的原因和必要性。
3.实验研究法：使用支持向量机算法对采集的风速数据进行建模、预测和评价，分析并比较支持向量机算法与其他算法在风速预测中的优劣。
五、期望成果
1.根据实验结果，得到一个可靠的风速预测模型，能够提高风电场的发电效率和运行效率。
2.探究支持向量机方法在风电场风速预测中的应用效果及其相关特点。
3.论证支持向量机方法在风速预测中的优越性，为实际应用提供一定的参考价值。
六、研究时间安排
时间节点计划任务
第1个月阅读相关文献并进行理论分析
第2个月收集数据，建立支持向量机模型
第3个月处理数据，进行算法分析和模型训练
第4个月进行实验，得出实验结果并分析
第5个月完成论文撰写及提交
七、参考文献
[1]谢西里,李奕芳.基于支持向量机的风速预测方法[J].海洋技术学报,2018,37(9):72-78.
[2]黄作勉,赵自力.基于深度置信网络的风速预测算法[J].建筑能源与环境学报,2019,38(1):150-156.
[3]蒋涛,牛静,官志明.基于Wavelet-SVM的风电场风速预测方法[J].北京理工大学学报,2013,33(9):965-970.
[4]梁霖.基于支持向量机的风电场风速预测研究[D].中国科学院大学,2019.