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基于人工神经网络的短期风功率预测研究的中期报告
尊敬的评审专家：
非常荣幸能够向您呈现基于人工神经网络的短期风功率预测研究的中期报告。
在本次研究中，我们致力于开发一种准确、可靠的风力发电厂短期风功率预测模型。我们选择了人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）作为预测模型的基础，采用历史风速、风向等气象数据、时间特征、季节特征等多种因素进行建模和预测。具体地，我们采用了BP神经网络模型，通过分析历史数据、训练网络，得到了一个可用于预测功率输出的模型。我们的目标是能够在不同的气象条件下，准确地预测风力发电的功率输出，优化电能质量和电网运行效率，从而提高风力发电的可靠性和经济性。
在研究中，我们已经完成了以下工作：
1.数据收集和预处理：我们从多个风电场采集了未加工的气象数据，包括风速、风向、温度等参数，并对数据进行了预处理和归一化。
2.神经网络模型的建立：我们选择了BP神经网络模型作为预测模型的基础，建立了一个多层神经元模型，并进行了模型训练和调优，以达到更准确的预测效果。
3.预测结果分析：我们用实际的风功率输出数据对模型进行了验证，并进行了误差分析和模型优化，最终得到了可靠的预测结果。
尽管我们已经取得了一些进展和成果，但目前还存在以下问题需要进一步解决：
1.数据质量问题：收集到的气象数据质量不一，可能会影响模型的准确性。
2.模型选取问题：用BP神经网络模型进行预测可能并不是最优选项，我们还需要进一步探索和比较不同模型的优缺点。
3.模型适应性问题：目前我们的模型只能适应指定范围内的气象条件，如何提高模型的适应性是一个需要解决的问题。
我们将在后续研究中针对以上问题进行深入探究和解决。谢谢您对我们研究的关注和支持，我们期待您的宝贵建议和意见。