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基于神经网络的风电场风速及输出功率预测研究的任务书
一、研究背景
随着世界能源需求量的不断增长和环保问题的不断凸显，可再生能源的开发利用成为当今社会的重要任务之一。尤其是风能作为一种可再生、清洁的能源形式，受到越来越多的关注，并在全球范围内持续发展。风力发电是当今世界上最为成熟的可再生能源之一，而风电场的风速及输出功率预测对于风电场的运行、管理和调度有着重要的意义。风速及输出功率的预测结果可以为风电场的调度运营提供科学的依据，优化风电场的运行效率和发电能力。
传统的预测方法主要包括统计学方法和传统的数学模拟方法，如多元回归分析、支持向量机、人工神经网络等。随着计算机技术和数据挖掘技术的不断发展，基于人工神经网络的风速及输出功率预测也越来越受到研究人员的关注。基于神经网络的预测方法有较好的可靠性和精度，适用于复杂的非线性系统，并具有较好的泛化能力。因此，基于神经网络的风速及输出功率预测研究具有重要的研究意义。
二、研究目的
基于神经网络的风速及输出功率预测研究的目的是通过对风电场历史数据的分析，构建一个适合该风电场的神经网络模型，实现对风速及输出功率的预测，并提高预测的准确性和可靠性。具体研究目的如下：
1.确定风速及输出功率预测模型的关键参数，包括输入变量、隐层节点数和输出节点数等。
2.建立基于神经网络的风速及输出功率预测模型，利用历史数据对模型进行训练，并对预测结果进行评估。
3.对模型进行预测结果的分析和解释，研究影响风速及输出功率的因素，优化风电场的运行效率和发电能力。
三、研究内容
1.收集风电场历史数据，包括风速数据、输出功率数据和气象条件等。
2.分析风电场历史数据，确定风速及输出功率预测模型的关键参数，包括输入变量、隐层节点数和输出节点数等。
3.建立基于神经网络的风速及输出功率预测模型，利用历史数据对模型进行训练，并对预测结果进行评估。
4.对模型进行预测结果的分析和解释，研究影响风速及输出功率的因素，优化风电场的运行效率和发电能力。
5.撰写论文，对研究结果进行总结和归纳，并提出未来研究方向。
四、研究方法
研究方法主要采用基于神经网络的风速及输出功率预测方法。具体步骤如下：
1.收集风电场历史数据，包括风速数据、输出功率数据和气象条件等。
2.对历史数据进行预处理和清洗，包括缺失值处理、异常值处理等。
3.确定神经网络模型的关键参数，包括输入变量、隐层节点数和输出节点数等。
4.建立基于神经网络的风速及输出功率预测模型，利用历史数据对模型进行训练，并对预测结果进行评估。
5.对模型进行预测结果的分析和解释，研究影响风速及输出功率的因素，优化风电场的运行效率和发电能力。
6.运用相关软件工具实现实验过程，包括Matlab、Python、神经网络工具箱等。
五、研究意义
基于神经网络的风速及输出功率预测研究具有以下意义：
1.提高风电场的发电效率和发电能力。
2.生产实践中探索新的风速及输出功率预测方法，具有实际应用价值。
3.推动风电场的智能化管理，提升整个风电产业的技术发展水平。
4.为其他可再生能源的研究提供参考和借鉴。