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基于人工神经网络的风电场功率短期预测应用研究的任务书
一、研究背景及意义
随着全球新能源产业的不断发展和风电设备技术的不断提升，风电产业已经成为可再生能源领域里最具发展潜力的行业之一。但是同时随着风电场的建设和运行，如何预测未来风资源的变化、并对风电机组的输出功率做出准确预测，成为风电产业的一个绕不过去的问题。
风电场的输出功率受多种因素影响，包括风速、风向、机组参数等等，这些因素十分复杂和不稳定，因此需要借助一些高精度的预测方法和技术来实现对风电场功率的短期预测，这不仅能帮助风电场应对复杂的市场环境，稳定运营，还能为电力系统的调度提供预测结果，降低电网的运行成本。
基于人工神经网络的风电场功率短期预测技术是一种常用的预测方法，它具有较高的精度和可靠性，被广泛应用于风电场的功率预测领域。因此，对基于人工神经网络的风电场功率短期预测应用研究有着重要的现实意义和应用价值。
二、研究任务及要求
1.综述现有基于人工神经网络的风电场功率短期预测方法，分析其优缺点，确定研究方向。
2.收集风电场历史功率数据，根据预测需求选取相关的气象数据或者天气预报数据及其他影响因素数据。
3.利用MATLAB等工具建立基于人工神经网络的风电场功率短期预测模型，并训练验证，对模型进行评估和优化，提高模型的拟合度和预测精度。
4.选择适当的算法和工具编写风电场功率短期预测软件，并进行性能测试和优化，开发出高效、精准、稳定的软件系统。
5.对预测结果进行分析，与实际观测值进行比较和验证，评估模型的预测效果和可靠性，优化模型。
6.撰写结合实际案例的研究成果报告，总结基于人工神经网络的风电场功率短期预测技术的应用价值和潜在影响，提出示范性应用建议和发展方向。
研究要求：
1.需要充分利用现有文献和案例，深入理解基于人工神经网络的预测方法。
2.需要熟练掌握MATLAB等相关工具和常用网络模型的建立方法和参数调整方法等。
3.需要具备较强的数据处理和分析能力，把握关键指标和影响因素。
4.研究结果需要具备较高的科学性、可行性和实用性，必须经过有效性验证。
三、研究进度安排
本研究计划在2022年5月至2023年5月进行，大体进度安排如下：
1.2022年5月-7月：综述现有基于人工神经网络的风电场功率短期预测方法，明确研究方向和重点。
2.2022年8月-10月：收集数据，建立基于人工神经网络的风电场功率短期预测模型，并进行训练、验证和优化。
3.2022年11月-2023年1月：编写风电场功率短期预测软件，并进行性能测试和优化。
4.2023年2月-4月：对预测结果进行分析和评估，完成结论和成果报告的撰写。
5.2023年5月：进行中期和总结报告，提交论文和答辩。
四、预期成果和效益
本研究将基于人工神经网络建立风电场功率短期预测模型，并开发出高效、精准、稳定的软件系统，对提高风电场的运行和管理水平，优化电网调度和降低成本等具有重要意义。预期完成以下成果：
1.发表高质量的研究论文1篇，并具备毕业论文的质量和水平。
2.研究成果具备良好的市场应用推广前景，为风电产业和相应领域提供有益启示和参考。
3.研究成果具有较高的示范性和推广能力，在相关领域具备一定的战略价值和技术优势。