基于相似日和人工神经网络的风电功率短期预测研究.pdf

风电功率短期预测是风电场运营和电力系统调度中的关键技术，其目标是对未来一段时间内的风力发电量进行准确估计。本文的研究主要围绕两个核心方法：相似日技术和人工神经网络，这两种技术在风电功率预测中有着重要应用。下面将详细介绍这两个方面以及它们与深度学习、机器学习和数据建模的关系。 相似日技术是根据历史数据的相似性来预测未来的风电功率。这种技术的基本思想是，考虑到天气模式和风力条件的周期性和重复性，过去某一特定天气条件下的风电功率产出可以作为预测当前类似天气条件下的风电功率的参考。具体步骤包括：收集历史风电功率和气象数据，通过数据预处理和特征选择，找出与预测日气象条件最接近的历史日期（相似日），然后利用这些相似日的风电功率数据作为预测模型的输入。 人工神经网络（ANN）是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，用于识别复杂的数据模式和进行非线性关系的学习。在风电功率预测中，神经网络可以接受多种输入（如风速、风向、温度等），并通过大量的训练调整权重，以提高预测精度。常见的神经网络模型有前馈神经网络（FFNN）、递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，这些模型能够处理时间序列数据的动态特性，对风电功率的变化趋势有较好的捕捉能力。 深度学习，作为机器学习的一个分支，特别擅长处理高维度和复杂的数据。在风电功率预测中，深度神经网络（DNN）如卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）等，可以通过多层抽象提取数据的深层特征，从而提高预测性能。例如，LSTM因其对序列数据的记忆和遗忘机制，能有效处理风电功率的季节性和短期波动。 数据建模是预测过程的关键环节，它涉及数据的预处理、特征工程、模型选择和参数调优等步骤。在风电功率预测中，需要构建合适的模型来拟合历史数据，同时考虑到各种影响因素，如气象条件、地理位置、风电机组特性等。模型的选择和优化需要结合业务需求和计算资源，通过交叉验证、网格搜索等方法找到最佳模型参数。 基于相似日和人工神经网络的风电功率短期预测研究，融合了统计学、机器学习和深度学习的方法，旨在提高预测的准确性和稳定性，为风电场的运营管理和电力系统的稳定运行提供有力支持。通过不断优化模型和算法，可以进一步提升预测效果，降低风电并网的不确定性，推动清洁能源的可持续发展。