基于高斯过程的风电功率概率预测的开题报告

基于高斯过程的风电功率概率预测的开题报告一、研究背景随着可再生能源的快速发展和逐渐替代传统能源，风能作为一种广泛分布和可再生的能源来源，得到了越来越多的关注。由于风速的不确定性，风能发电的效率存在较大

基于高斯过程的风电功率概率预测的开题报告 一、研究背景 随着可再生能源的快速发展和逐渐替代传统能源，风能作为一种广 泛分布和可再生的能源来源，得到了越来越多的关注。由于风速的不确 定性，风能发电的效率存在较大的波动性，因此需要对风电功率进行概 率预测，以保证电网的稳定运行。 传统的功率预测方法多为基于统计回归模型，但这类方法需要大量 的特征工程和经验调参，而且无法处理复杂的时间序列特征，因此在实 际应用中存在一定的局限性。近年来，基于机器学习的预测方法得到了 广泛的应用，其中基于高斯过程的方法因其能够从基本的数据中捕捉复 杂的非线性关系而备受关注。因此，本文将探讨基于高斯过程的风电功 率概率预测方法。 二、研究目的及意义 本文的目的是研究基于高斯过程的风电功率概率预测方法，通过对 风速的非线性建模和概率分布的建立，进而实现精确的功率预测。具体 而言，本文的研究重点如下： 1.建立高斯过程模型，建模风速与风电功率之间的关系，构建预测 模型。 2.基于时间序列模型，对风速进行建模，对风电功率进行预测，并 融合二者的预测结果。 3.对预测结果进行可视化展示，并根据实验结果分析高斯过程模型 在风电功率预测中的应用优劣，并探讨改进方法。 通过本文的研究，能够为风电行业提供一种新的功率预测方法，提 高风电的发电效率，促进可再生能源的发展。 三、研究方法和步骤