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基于神经网络组合预测的风电场风速及发电功率短期预测
基于神经网络的风电场风速及发电功率短期预测
摘要：风电场的风速及发电功率短期预测在风电场的运维和电力系统调度中起着重要的作用。本论文基于神经网络的方法，结合历史观测数据和气象信息，对风电场的风速和发电功率进行短期预测。通过建立适当的神经网络结构，并使用适当的神经网络训练算法，实现对风电场风速和发电功率的精确预测。实验结果表明，本方法能有效地提高风电场的风速及发电功率的短期预测准确性。
1.引言
随着能源危机的加剧和对环境污染的关注，风能作为一种可再生能源被广泛应用。风电场的建设得到了很大的发展，但是风能的波动性使得风电场的运维和电力系统调度面临着很大的挑战。因此，风电场的风速及发电功率的短期预测具有重要意义。
2.相关工作
过去的研究中，利用机器学习方法进行风速及发电功率的预测取得了一定的成果。这些方法大多是基于时间序列分析，如自回归移动平均模型（ARMA）、自回归条件异方差模型（ARIMA）等。然而，这些方法往往需要对数据进行多次平滑和转换，适用性受限。
3.方法
本论文采用神经网络方法进行风速及发电功率的短期预测。首先，使用历史观测数据和气象信息构建训练集和测试集。然后，根据数据的特点和需求，选择合适的神经网络结构，如多层感知器（MLP）、循环神经网络（RNN）等。最后，使用适当的神经网络训练算法对模型进行训练，并进行预测。
4.实验设计
本实验选择了某风电场的风速和发电功率数据作为实验数据。首先，将数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。然后，将数据按一定比例划分为训练集和测试集。接下来，选择合适的神经网络结构，并设置合适的参数。最后，使用训练集对神经网络进行训练，并用测试集对模型进行评估。
5.结果与分析
通过实验对比，我们可以看到神经网络方法相对于传统的时间序列方法在风速及发电功率的预测上具有更高的准确性。在风速预测方面，神经网络方法的预测误差明显小于传统方法，且平均绝对误差较小。在发电功率预测方面，神经网络方法的准确率显著高于传统方法，且预测误差较小。
6.讨论与展望
本论文基于神经网络的风速及发电功率短期预测取得了较好的效果。然而，仍然存在一些问题需要进一步研究和改进。例如，如何更好地选择合适的神经网络结构和参数，如何更好地利用气象信息和其他外部数据，以及如何更好地处理风电场数据中的噪声和异常值等。
7.结论
本论文基于神经网络的风速及发电功率短期预测方法有效地提高了风电场的运维和电力系统调度的准确性。通过合理选择和训练神经网络模型，结合历史观测数据和气象信息，可以预测出风电场的风速和发电功率。未来的工作可以进一步研究如何提高预测的稳定性和准确性，以满足风电场的实际需求。
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