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基于神经网络的风电场短期风速预测研究的中期报告
一、引言
风电作为清洁能源的代表，无疑是未来能源发展方向的重点之一。然而，风电的不稳定性，如风速难以预测，给风电发电带来了很大的不确定性。因此，风速预测是提高风电发电效率和经济性的重要任务。
传统的风速预测方法，如逐步回归分析、支持向量机等，已经被广泛应用于风速预测。然而，这些方法有其局限性，如对非线性的建模能力不足，对大量数据处理效率低下等。
近年来，神经网络作为一种数据驱动的模型，对复杂、非线性系统的建模能力得到了广泛认可。在风速预测方面，基于神经网络的方法已经取得了很好的效果。
本研究旨在通过分析风速预测的问题、研究神经网络的理论和应用，建立基于神经网络的风速预测模型，并对其进行测试和评估。
二、研究目标
1、分析风速预测的问题；
2、学习神经网络的理论和应用；
3、建立基于神经网络的风速预测模型；
4、对模型进行测试和评估。
三、研究方法
1、风速预测问题分析：分析风速预测的背景、问题和挑战，理清风速预测的需求和目标。
2、神经网络理论学习：学习神经网络的理论、结构、训练算法和应用领域，对神经网络的原理和特点进行深入了解。
3、基于神经网络的风速预测模型建立：根据实际应用需求，选择适当的神经网络模型，设计数据输入/输出接口，预处理数据并进行模型训练，最终得到风速预测模型。
4、模型测试和评估：对模型进行测试，评估模型的预测效果和精度，分析模型的优缺点和适用范围。
四、研究内容
1、风速预测问题分析
2、神经网络理论学习
3、基于神经网络的风速预测模型建立
4、模型测试和评估
5、研究报告撰写
五、预期成果
1、对风速预测问题的深入理解；
2、对神经网络的深入了解和应用能力提升；
3、基于神经网络的风速预测模型，实现短期风速预测；
4、模型的测试和评估报告，对风速预测模型的优缺点进行评价和总结；
5、具有一定学术价值和应用价值的研究报告。