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基于WRF与深度神经网络的风电功率预测的开题报告
一、题目
基于WRF与深度神经网络的风电功率预测
二、背景和研究意义
近年来，随着全球节能减排的重要性逐渐凸显，风力发电作为新能源之一，得到了广泛的关注和发展。然而，由于风能资源的不稳定性和不确定性，风力发电存在较大的波动性和不确定性，使得其在电力系统中的可靠性和经济性受到了严重的影响，也给电力系统运行和规划带来了很大的挑战。
风电功率预测作为解决以上问题的有效手段之一，具有重要的研究意义和实际应用价值。风电功率预测是指在未来一段时间内预测风电场产生的电能量，为电力系统的调度和能量规划提供预测依据。目前，风电功率预测主要采用统计学方法和数学模型进行预测，但这些方法在风力资源变化比较显著或气象条件发生变化时预测精度不高，尤其是对于大型风电场和复杂地形条件的风电场，预测误差往往更大。因此，开发一种高精度的风电功率预测方法，对提高风力发电的可靠性和经济性，推动新能源产业的发展具有重要的意义。
三、研究内容和方法
本文将结合WRF和深度神经网络（DNN）的方法，开发一种基于气象数据的风电功率预测模型，主要研究内容包括：
1.对风力资源和气象条件进行分析和建模，探究其对风电功率的影响。分析的参数包括风速、风向、气温、气压等气象要素，以及海拔高度、地形起伏等地理条件指标。
2.设计一种基于WRF的气象模拟方法，模拟出未来一段时间内的气象情况，并通过预测未来一段时间内的气象情况，建立风电功率模型。
3.利用深度神经网络模型对风电功率进行预测，并通过自适应学习和误差反向传播等方法，提高预测精度。
四、预期成果和意义
本文的预期成果是一种基于WRF和DNN的风电功率预测模型，可在未来一段时间内对风电功率进行准确预测，从而提高风力发电的可靠性和经济性，推动新能源产业的健康发展。该模型具有以下几个方面的意义：
1.提高风电场的经济性，降低风电发电成本，提升风电产业的发展。
2.减少风电场对传统电源的依赖，降低对化石能源消耗和环境污染的贡献。
3.拓展了气象预测和深度学习的应用领域，对相关研究领域的进一步发展和应用有一定的促进作用。
五、进度计划和论文结构
本文计划分为以下几个部分：
1.引言：介绍本研究的背景和意义、研究内容和方法、预期成果等方面的内容。
2.文献综述：对现有的风电功率预测方法进行归纳和分析，并介绍WRF和DNN的相关研究进展，为本文的研究提供理论依据和参考。
3.风力资源和气象条件的分析与建模：对风力资源和气象条件进行分析和建模，并探究其对风电功率的影响和规律。
4.基于WRF的气象模拟方法：采用WRF模型对气象条件进行模拟，提取模拟结果中的重要特征参数，并对预测参数进行预处理。
5.基于DNN的风电功率预测模型：介绍DNN的原理和流程，并建立一个基于DNN的风电功率预测模型。
6.实验与结果分析：利用实际数据对本文所述的风电功率预测模型进行测试和分析。
7.结论与展望：对本文的研究进行总结，并对未来可能的研究方向和应用前景进行展望。
本研究的进度计划如下：
2021年7月-8月：整理相关文献，了解现有技术；
2021年9月-10月：对风力资源和气象条件进行分析和建模；
2021年11月-2022年1月：设计基于WRF的气象模拟方法，并提取重要特征参数；
2022年2月-2022年5月：设计基于DNN的风电功率预测模型，并进行实验测试；
2022年6月-2022年7月：撰写论文并进行修改。
六、参考文献
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