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基于改进支持向量机的风电场短期出力预测研究的开题报告
一、研究背景
随着清洁能源的发展，风电在全球范围内已经成为最受欢迎的替代能源之一。然而，风电的出力具有波动性，因此短期出力预测对于电网的运行和调度至关重要。近年来，许多学者已经提出了各种各样的风电场短期出力预测模型，例如基于ARIMA模型、神经网络模型、时间序列模型等。然而，这些方法都存在着不同的局限性，例如模型的复杂性和预测精度等问题。因此，本文将研究一种基于改进支持向量机的风电场短期出力预测模型，以提高预测精度和准确性。
二、研究目的和意义
本文的研究目的是为了提高风电场短期出力预测的精度和准确性。对于电网的运行和调度来说，准确的短期出力预测是必不可少的。因此，本文的研究意义在于提高电网的运行效率和灵活性，减少能源浪费和污染排放，为绿色能源的可持续发展做出贡献。
三、研究内容和方法
本文将提出一种基于改进支持向量机的风电场短期出力预测模型。该模型将结合历史数据和气象数据等相关信息，通过数据处理和特征选择等方法提取有效的特征，进而构建预测模型。在模型的训练过程中，将采用交叉验证和网格搜索等方法来优化模型的参数，提高预测精度和准确性。最后，将使用实际数据来验证模型的有效性和可靠性。
四、研究进度安排
第一阶段：文献调研和问题分析（1月-2月）
第二阶段：数据采集和预处理（3月-4月）
第三阶段：模型设计和算法优化（5月-7月）
第四阶段：实验验证和结果分析（8月-9月）
第五阶段：撰写论文和答辩准备（10月-12月）
五、参考文献
1.Kim,S.H.,Kim,M.K.,&Lee,H.S.(2017).Short-termwindpowerforecastingusingneuralnetworkmodelwithhybridfeatureselectionbasedoncorrelation-basedfeatureselectionandsimulatedannealing.InternationalJournalofElectricalPower&EnergySystems,91,47-55.
2.Liu,Y.,Ju,P.,&Liu,Y.(2020).Ahybridmodelforshort-termwindpowerforecastingbasedonwaveletdecompositionandextremelearningmachine.JournalofCleanerProduction,256,120302.
3.Yang,Z.,Li,C.,&Wang,J.(2019).Short-termwindpowerforecastingwithdeeplearningandfeatureselection.AppliedEnergy,243,305-316.