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基于主成分——神经网络的风电场输出功率短期预测研究的任务书
任务书
题目：基于主成分——神经网络的风电场输出功率短期预测研究
任务背景：
随着能源结构调整与转型，风力发电作为一种可再生、清洁的能源形式，正在被越来越多的国家所重视和采用。风能是一种高度不稳定的能源，其输出功率的变化与风速、气压等因素密切相关，因此要对风力发电输出功率进行精确的短期预测，以提高风电场的发电效率和经济效益，具有很重要的意义。
主成分分析（PCA）和神经网络（NN）作为两种常用的数据处理和预测方法，已经在许多领域应用广泛。本次课题将探索基于PCA——NN的风电场输出功率短期预测方法。
任务目标：
1.了解和掌握风力发电和风电场的基础知识，熟悉风速、气压、温度等影响风力发电的因素。
2.掌握主成分分析和神经网络的理论和应用方法，并结合风力发电的实际情况，确定PCA——NN预测模型的具体设计方案。
3.收集风电场输出功率的历史数据，进行数据预处理和特征提取，获得有效的预测特征。
4.使用PCA对预处理后的数据进行降维处理，得到最重要的预测特征。
5.根据PCA降维后的数据，设计并训练神经网络的预测模型。
6.采用交叉验证法和均方根误差等方法，评估PCA——NN预测模型的预测效果，与其他常见的预测方法进行对比分析。
7.撰写实验报告，总结研究过程和结果，并提出有关此方法的进一步改进和应用建议。
关键内容：
1.理解主成分分析和神经网络的原理和应用方法，对所研究的问题进行合理的抽象和建模。
2.熟练掌握MATLAB编程和相关工具箱，进行数据预处理、特征提取和预测模型设计。
3.了解常用的预测评价方法和指标，例如交叉验证法、均方根误差等，并能熟练应用。
4.具备系统性思考和实验分析能力，能够对实验结果进行详尽分析和总结，发掘研究问题的本质规律。
任务要求：
1.严格按照任务目标和关键内容进行研究和实验，在限定时间内完成，确保实验结果可靠、合理。
2.采用科学的实验方法，尽量避免人为误差和干扰因素对实验结果的影响。
3.在实验中认真、负责、主动地学习和掌握相关知识和技能，提高自身能力和素质。
4.按时提交实验报告，保证实验过程和结果的真实可信性。
参考资料：
1.《风电场运维与管理》（吕志伟编著，清华大学出版社）
2.《风能预测——原理与实现》（姜振兴著，中国电力出版社）
3.《神经网络与深度学习》（魏秀参编著，机械工业出版社）
4.《MATLAB神经网络应用实例》（杨伟民编著，机械工业出版社）
5.《统计学习方法》（李航著，清华大学出版社）