基于深度学习的短期风电功率预测研究的开题报告.docx

基于深度学习的短期风电功率预测研究的开题报告
1.研究背景和目的
在新能源发电类型中，风能发电因其环保、可再生等特点成为了备受关注的一种能源。但是，由于风速的不确定因素，风电的输出功率存在一定的不稳定性，并且在风速变化的情况下，风电输出有时会剧烈波动，这对电网的稳定运行和调度管理提出了挑战。因此，准确预测短期的风电功率变化情况对于电网稳定运行和调度管理具有重要意义。
传统的风电功率预测方法主要是基于统计学方法，如时间序列分析等。这些方法能够研究出数据之间的一些内在规律性，但是对于大量数据的特征提取和处理能力存在一定的不足。而深度学习则可以通过多层神经网络的处理，自动提取输入数据的特征，具有更好的预测性能。
因此，本文旨在研究利用深度学习方法，建立风电短期功率预测模型，并对其预测性能进行实验验证，以提高风电运行的可靠性和经济性。
2.研究内容和方法
本研究的主要内容是利用深度神经网络模型进行短期风电功率预测，主要包括以下几个方面：
（1）风电功率预测模型的选择：从目前深度学习领域中较为常用的模型中选择合适的模型，如反向传播神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等，建立一个适合风电功率预测的模型。
（2）短期风速时间序列数据处理：收集一定时间内的风速数据，对其进行预处理，将所采集的数据转化为神经网络可以处理的形式，并进行特征提取和降维等处理。
（3）数据集的构建：将已经预处理好的数据分为训练集和测试集，通过模型训练和测试得出模型的预测准确率和误差。
（4）模型性能评估：对所建立的预测模型进行评估，统计模型在不同时间尺度、不同预测时间段、不同工作状态下的预测精度，绘制模型预测结果与真实值的对比图，评估模型的准确性和实用性。
3.研究意义和预期成果
该研究的意义在于利用深度学习方法提高风电短期功率预测的准确性和稳定性，从而更好地配合电力系统调度，避免风电波动对电力系统造成不利影响，提高风电的经济效益。
预期成果包括：
（1）建立一个适合风电功率预测的深度学习模型，能够提高预测准确度和稳定性。
（2）通过预处理风速数据和提取特征及降维等技术，提高数据的处理能力。
（3）通过实验验证，评估模型的预测性能和误差，并与传统的预测方法进行比较。
（4）开展应用前景分析，说明深度学习在风电功率预测方面的应用前景和市场需求。
4.研究计划和进度安排
研究计划如下：
（1）调研阶段：对深度学习和风电功率预测及其应用进行调研，了解相关的技术和应用现状，制定研究计划。
（2）数据预处理和特征提取阶段：对风速数据进行预处理，如去除异常值、缺失值处理等，将其转化为模型可以处理的形式。
（3）建立深度学习模型阶段：根据已有数据，选择合适的深度学习模型，并进行训练和优化，调整模型参数，提高预测准确度。
（4）评估模型性能阶段：对已建立的模型进行评估，并与传统方法进行比较。分析模型的误差来源、提出优化方案，提高模型的预测精度。
预计进度安排为：
第一阶段：调研阶段（1个月）
第二阶段：数据预处理和特征提取阶段（2个月）
第三阶段：建立深度学习模型阶段（4个月）
第四阶段：评估模型性能阶段（2个月）
总共的研究时间为9个月。