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基于Elman和实测风速功率数据的短期风功率预测
1.研究背景
随着全球经济的发展和能源需求的不断增加，风能作为一种环保、可再生的能源得到了广泛关注和应用。然而，由于风能的不稳定性和不可控性，风电场的运营和管理面临着许多挑战。短期风功率预测是风电场运营和管理中非常重要的一环，能够为电网调度和风电场的经济效益提升提供支撑。因此，研究基于Elman神经网络和实测风速功率数据的短期风功率预测方法具有重要意义。
2.研究内容
2.1Elman神经网络介绍
Elman神经网络是一种递归神经网络，由于其结构简单、学习速度快、参数少等特点，被广泛应用于时间序列问题的研究。在Elman神经网络的基础上，本研究对其进行了优化和改进，使其更加适用于风功率预测问题。
2.2实测风速功率数据获取与预处理
本研究采用了从风电场实际运行中获取的实测风速功率数据进行短期风功率预测。在数据预处理过程中，我们对数据进行了去噪、缺失值处理、归一化等操作，以提高预测精度和可靠性。
2.3基于Elman神经网络的短期风功率预测模型建立
本研究提出了基于Elman神经网络的短期风功率预测模型，包括网络结构设计、训练数据选择、参数设置等方面。在模型建立过程中，我们充分考虑了风能的特点、风电场的运行状态和环境因素等因素，提高了预测的精度和可靠性。
2.4测试与分析
本研究将所建模型应用于实际风电场中进行测试与分析。通过对预测结果进行误差分析、实测数据比较等，评估模型的预测精度和可靠性，并分析其对于实际风电场经营管理的意义和应用价值。
3.结论与展望
基于Elman和实测风速功率数据的短期风功率预测模型具有较高的预测精度和可靠性，为风电场经营管理提供了有效的支撑与帮助。未来，我们将进一步研究模型的优化和改进，提高其在实际应用中的适用性和可靠性。同时，我们还将进一步研究风能的长期预测与多维预测问题，进一步推动风电场的发展与应用。