風電場出力組合預測算法的研究的開題報告

風電場出力組合預測算法的研究的開題報告一、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，風能作為一種相對廉價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，風力發(fā)電的出力波動性較強，這給電力系統(tǒng)的調(diào)度、控制和運營帶來了極大的挑戰(zhàn)。因此，針對風電場出力組合預測算法的研究具有重要的理論和應用價值。首先，通過對風電場的出力進行預測，可以更加準確地預估電力系統(tǒng)的供需情況，為電力調(diào)度提供科學依據(jù)，提高電力系統(tǒng)效率和穩(wěn)定性。其次，風電場出力預測還具備重要的金融意義。根據(jù)預測結(jié)果，電力公司可以進行風能發(fā)電計劃的制定、營銷策略的調(diào)整、風電投資的決策等。二、研究內(nèi)容及方法本研究旨在探究風電場出力組合預測算法，通過對歷史數(shù)據(jù)進行分析和建模，預測未來一定時間內(nèi)風電場的出力組合情況。具體研究內(nèi)容如下：1.綜述風電場出力預測的相關(guān)研究成果，歸納整理出各類預測方法的優(yōu)缺點。2.研究風電場出力的影響因素，并結(jié)合實際情況構(gòu)建出力預測模型。其中，可以考慮使用基于支持向量回歸的機器學習方法。3.構(gòu)建出力組合預測模型，對未來一定時間內(nèi)的風電場出力組合進行預測。4.進行模型驗證和預測結(jié)果的評估。可以使用現(xiàn)有預測模型進行比較，或者對實際情況進行觀察驗證?；谝陨蟽?nèi)容，本研究將采取實證研究的方法，通過對現(xiàn)有風電場出力數(shù)據(jù)的收集與分析，建立合適的預測模型，以進一步提高風電場出力預測的預測準確度。三、預期目標及時間安排1.預期目標：①分析風電場出力預測的相關(guān)研究成果，探索適合的預測模型。②分析影響風電場出力的各種因素，并建立出力預測模型。③構(gòu)建出力組合預測模型，實現(xiàn)對未來一定時間內(nèi)風電場出力組合的準確預測。2.時間安排：①第一階段（1-3個月）：收集風電場出力數(shù)據(jù)，并對現(xiàn)有預測模型進行分析歸納；②第二階段（4-6個月）：分析影響風電場出力的各種因素，建立出力預測模型；③第三階段（7-9個月）：構(gòu)建出力組合預測模型，進行預測結(jié)果的評估；④第四階段（10-12個月）：編寫論文并進行報告。四、參考文獻[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