区域风电场联合发电功率预测技术研究及应用的开题报告.docx

区域风电场联合发电功率预测技术研究及应用的开题报告
随着风电场的建设规模逐渐扩大，风电在中国清洁能源中所占比重日益增加。风电预测技术是提高风电利用率，优化认购计划，降低市场风险的关键技术之一。在单个风电场预测中，现有的预测模型已经能够取得较高的精度。但在区域风电场联合发电的情况下，由于影响预测精度的因素更加复杂，如何有效地对区域风电场联合发电功率进行预测成为课题的重要研究内容之一。
本研究将利用天气、风速、风向、温度等相关气象因素，结合历史的区域风电场发电数据，建立区域风电场联合发电功率预测模型。主要包括以下步骤：
1.数据收集：从官方网站和区域风电场管理部门获得相应的风电场历史发电数据，并获得相关气象因素的数据。
2.数据预处理：进行数据清洗、异常值处理、数据缺失填补，对数据进行归一化处理。
3.特征工程：根据得到的数据，提取相关的特征进行数据转换。
4.模型训练：采用支持向量回归、神经网络、决策树回归等方法进行预测模型的训练，并比较各个模型的预测效果。
5.模型评估：采用均方根误差、平均绝对误差、决定系数等指标对不同模型进行评估。
6.应用实践：将预测模型应用到实际的区域风电场联合发电功率预测中，为下一步的风电场调度和市场交易提供参考。
本研究的创新点在于对多个风电场联合发电功率预测方法的探索和研究，为风电场调度和市场交易提供重要支撑。如果能够有效地预测区域风电场联合发电功率，将可以更好地解决风电场接入电网的问题，提高清洁能源的利用率，减少对传统能源的依赖。最终可以实现节能减排，促进资源环境可持续发展。