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基于时空神经网络的风电场超短期风速预测模型
基于时空神经网络的风电场超短期风速预测模型
摘要：随着清洁能源的迅速发展，风能作为一种可再生的能源逐渐受到关注。然而，风速的不确定性导致风电场的稳定和可靠性成为一个挑战。超短期风速预测是提高风电场运行效率和经济性的关键。本论文提出了一种基于时空神经网络的风电场超短期风速预测模型，该模型利用时空信息和神经网络的优势来提高预测精度。
引言：
风力发电是一种很有潜力的清洁能源，但其可靠性和稳定性仍然受到不确定的风速条件的限制。超短期风速预测是一种重要的手段，可以提高风电场的运行效率，降低成本并减少对传统能源的依赖。目前，提高超短期风速预测精度的研究主要集中在利用时空信息和神经网络模型。
方法：
本论文提出的超短期风速预测模型主要分为两个部分：时空信息提取和神经网络模型。时空信息提取阶段使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）来捕捉空间和时间依赖性。首先，通过CNN提取空间信息，应用滑动窗口的方式将多个风电场的观测数据作为输入，得到空间特征图。然后，将时间序列数据传入RNN，建立长短期记忆模型（LSTM）来捕捉时间依赖性。在神经网络模型阶段，将空间特征图和时间序列数据进行融合，训练一个全连接层来预测未来时刻的风速。
实验与结果：
本论文选取了一个真实的风电场数据集进行实验验证。与传统的ARIMA模型和基准的多层感知机模型相比，所提出的模型在超短期风速预测上表现出更高的准确度和鲁棒性。通过对比实验，可以发现所提出的模型在捕捉时空依赖性和预测能力方面具有优势。
结论：
本论文提出了一种基于时空神经网络的风电场超短期风速预测模型，该模型利用时空信息和神经网络的优势来提高预测精度。通过实验证明，所提出的模型在超短期风速预测上表现出更高的准确度和鲁棒性。未来可以进一步研究并优化该模型，以提高风电场的运行效率和经济性。
关键词：风力发电、超短期风速预测、时空神经网络、空间特征图、长短期记忆模型