風電場風電量短期預測技術研究的開題報告

風電場風電量短期預測技術研究的開題報告一、研究背景隨著全球對新能源的重視，風電作為一種清潔、可再生的能源形式，得到了廣泛的應用。而風速的不穩(wěn)定性、不可預測性是影響風電發(fā)電量的主要因素。因此，風電場風電量短期預測技術的研究有著十分重要的意義。目前，風電場風電量預測技術已經取得了不少進展。已經有許多研究使用機器學習、人工神經網絡等方法進行風電量預測，但由于風速的復雜性和不穩(wěn)定性，這些模型的精度還有待提高。因此，本文將從研究風電場風電量短期預測技術的角度出發(fā)，對這一問題進行深入探索。二、研究目的本文旨在通過研究風電場的風電量短期預測技術，探究如何提高預測精度。為了達成這一目的，本文將從以下方面進行研究：1.分析不同機器學習和人工神經網絡算法的優(yōu)劣，并選出最適合的方法進行研究。2.掌握數(shù)據(jù)分析和處理方法，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗和特征提取等。3.構建預測模型，對風電場的風電量進行預測，并與實際數(shù)據(jù)進行對比分析，評價預測精度。三、研究內容1.風電量短期預測方法的概述（1）風電場風電量預測方法的現(xiàn)狀（2）研究機器學習和人工神經網絡算法在風電場風電量預測方面的應用2.風電場風速數(shù)據(jù)的處理（1）數(shù)據(jù)采集(2)數(shù)據(jù)預處理(3)特征提取3.風電量預測模型的構建（1）機器學習算法的建模和訓練（2）人工神經網絡算法的建模和訓練（3）模型的評估和比較四、研究意義本文旨在通過研究風電場風電量短期預測技術，提高風電量預測的準確性和精度。該研究可以為風電場的運維管理提供有力的參考，為風電產業(yè)的發(fā)展提供支持。同時，本文的研究方法和分析框架也可以為其他可再生能源預測領域提供借鑒和參考。五、研究預期成果完成本文的研究之后，我們期待可以得到以下成果：1.對風電量短期預測技術的不同方法有更深入的了解。2.掌握數(shù)據(jù)分析和處理方法，并構建出有效的預測模型。3.對風電場風電量預測的精度和準確性有更深入的認識。4.對其他可再生能源預測領域的研究有借鑒意義。六、研究計劃1.第一周：查閱相關文獻，明確研究方向和目標，并進行初步的數(shù)據(jù)采集和處理。2.第二周：學習機器學習和人工神經網絡的算法，初步設計模型。3.第三周：確定模型的參數(shù)和優(yōu)化方法，并進行模型的訓練。4.第四周：對模型進行評估和比較，并進行結果分析和討論。5.第五周：對研究結果進行整理和歸納，并撰寫研究報告。七、參考文獻[1]LengG,QiaoW,ZhouW.Areviewonwindpowerrampforecasting[J].RenewableandSustainableEnergyReviews,2014,34:156-173.[2]KangC,MinJ,ParkJ,etal.Predictionofwindpowerusingadeepbeliefnetworkbasedonahybridmethodoffeatureselection[J].Energies,2017,10(10):1549.[3]LiaoW,ShiJ,ZhaoYY,etal.WindpowerforecastingusinghybridmodelofEMDandmultivariatetimeseriesanalysismethod[J].RenewableandSustainableEnergyReviews,2016,64:47-56.[4]YooC,KimG,SungW,etal.Short-termwindpowerpredictionusingahybridoftimeseriesanalysisandmachinelearning:Areview[J].RenewableandSustainableEnergyReviews,2019,102:317-325.[5]JiaY,YaoA,HuiKS.Preambleprocessingforshort-termwindturbinepowerpredictionusingmachinelearningandsuccessi