风电场出力组合预测算法的研究的开题报告

风电场出力组合预测算法的研究的开题报告一、选题背景及意义随着全球对可持续能源的需求不断增加，风能作为一种相对廉价且可再生的能源备受关注。然而，受天气、季节等自然因素的影响，风力发电的出力波动性较强，这给电力系统的调度、控制和运营带来了极大的挑战。因此，针对风电场出力组合预测算法的研究具有重要的理论和应用价值。首先，通过对风电场的出力进行预测，可以更加准确地预估电力系统的供需情况，为电力调度提供科学依据，提高电力系统效率和稳定性。其次，风电场出力预测还具备重要的金融意义。根据预测结果，电力公司可以进行风能发电计划的制定、营销策略的调整、风电投资的决策等。二、研究内容及方法本研究旨在探究风电场出力组合预测算法，通过对历史数据进行分析和建模，预测未来一定时间内风电场的出力组合情况。具体研究内容如下：1.综述风电场出力预测的相关研究成果，归纳整理出各类预测方法的优缺点。2.研究风电场出力的影响因素，并结合实际情况构建出力预测模型。其中，可以考虑使用基于支持向量回归的机器学习方法。3.构建出力组合预测模型，对未来一定时间内的风电场出力组合进行预测。4.进行模型验证和预测结果的评估。可以使用现有预测模型进行比较，或者对实际情况进行观察验证。基于以上内容，本研究将采取实证研究的方法，通过对现有风电场出力数据的收集与分析，建立合适的预测模型，以进一步提高风电场出力预测的预测准确度。三、预期目标及时间安排1.预期目标：①分析风电场出力预测的相关研究成果，探索适合的预测模型。②分析影响风电场出力的各种因素，并建立出力预测模型。③构建出力组合预测模型，实现对未来一定时间内风电场出力组合的准确预测。2.时间安排：①第一阶段（1-3个月）：收集风电场出力数据，并对现有预测模型进行分析归纳；②第二阶段（4-6个月）：分析影响风电场出力的各种因素，建立出力预测模型；③第三阶段（7-9个月）：构建出力组合预测模型，进行预测结果的评估；④第四阶段（10-12个月）：编写论文并进行报告。四、参考文献[1]Z.Wu,C.Hou,D.WuandX.Li.Ashort-termandintelligentreal-timewindpowerpredictionframework.InternationalJournalofElectricalPowerandEnergySystems,2017,88:3-12.[2]X.Luo,H.Liu,Y.MaandY.Tian.Short-termwindpowerpredictionbasedonadaptivedifferentialevolutionimprovedSVMwithPSO.JournalofRenewableandSustainableEnergy,2018,10(5):053313.[3]L.Zhang,S.Wang,L.ZhangandL.Li.Short-termwindpowerpredictionbasedonclassificationmodelwithoptimizedfeatureselection.ElectricPowerSystemsResearch,2017,148:30-36.[4]H.Zhang,Y.WangandY.Li.Ultra-short-termwindpowerforecastingusingmultipleregressionwithstatisticalcorrections.IETRenewablePowerGeneration,2016,10(6):760-765.[5]J.Zhao,M.LiandJ.Wang.Anovelpredictionmodelbasedonmixed