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雷达卡
MATLAB
实现基于
DE-LSTM
差分进化（
DE）结合长短期记忆网络（
LSTM
）进行风电功率预测的详细项目实例
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风电作为全球清洁能源结构的重要组成部分，已成为推动能源转型和实现碳达峰碳中和目标的重要力量。随着风电装机容量的不断增加，风电功率的高效预测成为了电力系统调度、风电场运营管理以及电力市场交易等多领域的关键技术环节。然而，风电功率本质上是一种复杂的时序数据，受风速、温度、湿度、大气压力等多种气象变量影响，且风速本身存在着强烈的非线性和高随机性。因此，如何精确地对风电功率进行短期或超短期预测，不仅能提高风电并网的稳定性，还能有效降低弃风率，提高风能利用效率，已成为业界和学术界高度关注的研究课题。
传统的风电功率预测方法主要依赖于物理模型和统计模型，但这些方法往往在面对风速的强非线性波动及多尺度动态变化时表现出一定的局限性。物理模型需对风电场的地形、机组特性及气象数据有极为详细的了解和采集，成本高且实时性不足。统计模型如ARMA、ARIMA等虽然计算效率较高 ...
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