基于深度学习的短期风电功率预测研究的开题报告

基于深度学习的短期风电功率预测研究的开题报告1. 研究背景和目的在新能源发电类型中，风能发电因其环保、可再生等特点成为了备受关注的一种能源。但是，由于风速的不确定因素，风电的输出功率存在一定的不稳定性

基于深度学习的短期风电功率预测研究的开题报告 1.研究背景和目的 在新能源发电类型中，风能发电因其环保、可再生等特点成为了备 受关注的一种能源。但是，由于风速的不确定因素，风电的输出功率存 在一定的不稳定性，并且在风速变化的情况下，风电输出有时会剧烈波 动，这对电网的稳定运行和调度管理提出了挑战。因此，准确预测短期 的风电功率变化情况对于电网稳定运行和调度管理具有重要意义。 传统的风电功率预测方法主要是基于统计学方法，如时间序列分析 等。这些方法能够研究出数据之间的一些内在规律性，但是对于大量数 据的特征提取和处理能力存在一定的不足。而深度学习则可以通过多层 神经网络的处理，自动提取输入数据的特征，具有更好的预测性能。 因此，本文旨在研究利用深度学习方法，建立风电短期功率预测模 型，并对其预测性能进行实验验证，以提高风电运行的可靠性和经济 性。 2.研究内容和方法 本研究的主要内容是利用深度神经网络模型进行短期风电功率预 测，主要包括以下几个方面： （1）风电功率预测模型的选择：从目前深度学习领域中较为常用的 模型中选择合适的模型，如反向传播神经网络、循环神经网络、卷积神 经网络等，建立一个适合风电功率预测的模型。 （2）短期风速时间序列数据处理：收集一定时间内的风速数据，对 其进行预处理，将所采集的数据转化为神经网络可以处理的形式，并进 行特征提取和降维等处理。 （3）数据集的构建：将已经预处理好的数据分为训练集和测试集， 通过模型训练和测试得出模型的预测准确率和误差。