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基于人工神经网络的风电功率预测应用研究的任务书
任务书
课题名称：基于人工神经网络的风电功率预测应用研究
任务来源：课程学习
任务目的：通过研究基于人工神经网络的风电功率预测应用，掌握人工神经网络在风电功率预测中的基本原理和实际应用技术，提高电力工程专业学生的技术能力，为电力行业提供能源预测支持。
任务内容：
1.背景介绍与研究意义
风电是当今发展迅速的新能源之一，为了更好地利用风能资源，提高风电系统的稳定性和经济性，风电功率预测成为电力行业研究的热点问题。风电功率预测可以保障系统安全运行，优化风电资源利用，提高预测准确度对于电网的安全稳定运行具有重要的意义。人工神经网络是一种模拟生物神经网络的计算模型，能够适应复杂的非线性系统的建模和预测。在风电功率预测中，应用人工神经网络可以得到更准确的预测结果。因此，研究基于人工神经网络的风电功率预测应用具有重要的意义。
2.研究内容
本课题的主要研究内容如下：
（1）介绍人工神经网络在风电功率预测中的基本原理和实际应用技术。
（2）研究人工神经网络模型的建立方法。
（3）研究与分析人工神经网络模型的训练过程以及如何对模型进行优化。
（4）利用人工神经网络模型进行风电功率预测实验。
3.研究方法
本课题的研究方法主要包括以下几个方面：
（1）文献阅读：通过查阅相关文献和资料，了解人工神经网络在风电功率预测中的基本原理、技术方法和实验结果。
（2）数据采集：获取风电发电系统的运行数据，确定输入数据和输出数据。
（3）数据处理：对收集到的数据进行处理，经过数据预处理，确定训练集和测试集。
（4）建立人工神经网络模型：根据处理后的数据，建立适合的人工神经网络模型。
（5）模型训练和优化：对建立的模型进行训练，调整参数并进行优化。
（6）结果分析与验证：通过对实验结果进行分析与验证，考虑模型的优化改进。
4.研究进度安排
（1）第一周：确定研究题目和任务书，并进行背景介绍。
（2）第二周：查阅相关文献资料，了解人工神经网络在风电功率预测中的技术原理与方法。
（3）第三周：收集并初步处理风电发电系统的运行数据，确定输入和输出数据，并建立人工神经网络模型。
（4）第四周：对建立的人工神经网络模型进行训练和优化，调整参数等，提高模型的预测能力。
（5）第五周：通过实验结果进行分析与验证，考虑模型的优化改进。
（6）第六周：完成实验报告的撰写和整理，进行课程总结。
5.预期目标和成果
通过本课题的学习和研究，预期达到如下目标和成果：
（1）了解人工神经网络在风电功率预测中的基本原理和实际应用技术。
（2）具备基本的数据处理和模型建立能力，能够根据实际数据建立出适合的人工神经网络模型。
（3）掌握人工神经网络模型的训练与优化方法，提高预测准确率和稳定性。
（4）通过实验结果分析与验证，形成具有一定实际应用价值的风电功率预测模型，为电力工程实践提供支持和帮助。
6.参考文献
[1]金丽,李志红,杨坤.基于神经网络的风机功率预测算法研究[J].国外电力,2015,43(4):67-69.
[2]王沛,杨洋,张新华.基于人工神经网络的风电功率预测研究综述[J].电力自动化设备,2019,39(9):69-74.
[3]徐志华,王红涛,王恒.基于人工神经网络和进化算法的风电功率预测[J].电力自动化设备,2020,40(5):16-20.
[4]赵锐,张俊超,杜海舫.基于神经网络的风电功率预测模型及其在日前市场中的应用分析[J].国外电力,2016,44(3):32-35.