風(fēng)電場(chǎng)出力組合預(yù)測(cè)算法的研究的開(kāi)題報(bào)告

風(fēng)電場(chǎng)出力組合預(yù)測(cè)算法的研究的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景及意義隨著全球?qū)沙掷m(xù)能源的需求不斷增加，風(fēng)能作為一種相對(duì)廉價(jià)且可再生的能源備受關(guān)注。然而，受天氣、季節(jié)等自然因素的影響，風(fēng)力發(fā)電的出力波動(dòng)性較強(qiáng)，這給電力系統(tǒng)的調(diào)度、控制和運(yùn)營(yíng)帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。因此，針對(duì)風(fēng)電場(chǎng)出力組合預(yù)測(cè)算法的研究具有重要的理論和應(yīng)用價(jià)值。首先，通過(guò)對(duì)風(fēng)電場(chǎng)的出力進(jìn)行預(yù)測(cè)，可以更加準(zhǔn)確地預(yù)估電力系統(tǒng)的供需情況，為電力調(diào)度提供科學(xué)依據(jù)，提高電力系統(tǒng)效率和穩(wěn)定性。其次，風(fēng)電場(chǎng)出力預(yù)測(cè)還具備重要的金融意義。根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，電力公司可以進(jìn)行風(fēng)能發(fā)電計(jì)劃的制定、營(yíng)銷(xiāo)策略的調(diào)整、風(fēng)電投資的決策等。二、研究?jī)?nèi)容及方法本研究旨在探究風(fēng)電場(chǎng)出力組合預(yù)測(cè)算法，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模，預(yù)測(cè)未來(lái)一定時(shí)間內(nèi)風(fēng)電場(chǎng)的出力組合情況。具體研究?jī)?nèi)容如下：1.綜述風(fēng)電場(chǎng)出力預(yù)測(cè)的相關(guān)研究成果，歸納整理出各類(lèi)預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)。2.研究風(fēng)電場(chǎng)出力的影響因素，并結(jié)合實(shí)際情況構(gòu)建出力預(yù)測(cè)模型。其中，可以考慮使用基于支持向量回歸的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。3.構(gòu)建出力組合預(yù)測(cè)模型，對(duì)未來(lái)一定時(shí)間內(nèi)的風(fēng)電場(chǎng)出力組合進(jìn)行預(yù)測(cè)。4.進(jìn)行模型驗(yàn)證和預(yù)測(cè)結(jié)果的評(píng)估。可以使用現(xiàn)有預(yù)測(cè)模型進(jìn)行比較，或者對(duì)實(shí)際情況進(jìn)行觀察驗(yàn)證?；谝陨蟽?nèi)容，本研究將采取實(shí)證研究的方法，通過(guò)對(duì)現(xiàn)有風(fēng)電場(chǎng)出力數(shù)據(jù)的收集與分析，建立合適的預(yù)測(cè)模型，以進(jìn)一步提高風(fēng)電場(chǎng)出力預(yù)測(cè)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。三、預(yù)期目標(biāo)及時(shí)間安排1.預(yù)期目標(biāo)：①分析風(fēng)電場(chǎng)出力預(yù)測(cè)的相關(guān)研究成果，探索適合的預(yù)測(cè)模型。②分析影響風(fēng)電場(chǎng)出力的各種因素，并建立出力預(yù)測(cè)模型。③構(gòu)建出力組合預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)未來(lái)一定時(shí)間內(nèi)風(fēng)電場(chǎng)出力組合的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。2.時(shí)間安排：①第一階段（1-3個(gè)月）：收集風(fēng)電場(chǎng)出力數(shù)據(jù)，并對(duì)現(xiàn)有預(yù)測(cè)模型進(jìn)行分析歸納；②第二階段（4-6個(gè)月）：分析影響風(fēng)電場(chǎng)出力的各種因素，建立出力預(yù)測(cè)模型；③第三階段（7-9個(gè)月）：構(gòu)建出力組合預(yù)測(cè)模型，進(jìn)行預(yù)測(cè)結(jié)果的評(píng)估；④第四階段（10-12個(gè)月）：編寫(xiě)論文并進(jìn)行報(bào)告。四、參考文獻(xiàn)[1]Z.Wu,C.Hou,D.WuandX.Li.Ashort-termandintelligentreal-timewindpowerpredictionframework.InternationalJournalofElectricalPowerandEnergySystems,2017,88:3-12.[2]X.Luo,H.Liu,Y.MaandY.Tian.Short-termwindpowerpredictionbasedonadaptivedifferentialevolutionimprovedSVMwithPSO.JournalofRenewableandSustainableEnergy,2018,10(5):053313.[3]L.Zhang,S.Wang,L.ZhangandL.Li.Short-termwindpowerpredictionbasedonclassificationmodelwithoptimizedfeatureselection.ElectricPowerSystemsResearch,2017,148:30-36.[4]H.Zhang,Y.WangandY.Li.Ultra-short-termwindpowerforecastingusingmultipleregressionwithstatisticalcorrections.IETRenewablePowerGeneration,2016,10(6):760-765.[5]J.Zhao,M.LiandJ.Wang.Anovelpredictionmodelbasedonmixed