基于神经网络的风电场短期风电功率预测研究的中期报告.docx

基于神经网络的风电场短期风电功率预测研究的中期报告 本研究旨在利用神经网络模型对风电场短期风电功率进行预测，以提高风电场的发电效率和电网供电稳定性。本中期报告主要介绍了研究的进展和实验结果。 1. 数据预处理 本次研究使用了实际风电场的数据进行训练和测试。在数据预处理过程中，首先对原始数据进行了清洗和筛选，并对数据进行了归一化处理。同时，还采用了滞后法对数据进行了处理，即将一段时间内的多个数据点合并为一个数据点，以降低数据的随机波动性。 2. 模型设计 本研究采用了多层感知器（MLP）神经网络模型进行预测。模型输入包括历史风电功率数据、天气数据和时间信息，输出为未来一段时间内的预测风电功率。其中，历史风电功率数据和天气数据经过滞后法处理后，分别输入到不同的分支网络中进行处理，最后再通过全连接层结合起来得到最终的预测结果。 3. 实验结果 本次研究采用了实际风电场的数据进行了实验。实验结果表明，神经网络模型可以较为准确地预测风电场的短期风电功率，预测误差较小。同时，通过对不同参数的组合进行多次实验，还得出了最优参数组合。 4. 下一步工作 在后续的工作中，我们将进行更加深入的研究，包括优化模型结构和参数、加入更多的影响因素等，以提高风电功率预测的准确率和可靠性。同时，还将探索如何将短期风电功率预测结果与电网调度进行集成，实现风电场与电网的协调调度。