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雷达卡
MATLAB
实现基于
SA-BiLSTM
模拟退火算法（
SA）结合双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）进行风电功率预测的详细项目实例
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风力发电作为可再生能源领域中的重要组成部分，近年来在全球范围内得到了迅猛的发展。风力资源具有广泛的分布性和可持续性，为实现能源结构的转型与碳中和目标提供了坚实基础。然而，风力发电受气象条件影响较大，具有间歇性和不确定性，直接导致风电并网的安全性、稳定性以及经济性面临诸多挑战。因此，如何精准地对风电功率进行预测已成为风电场运营和电力调度中的核心问题。准确的风电功率预测不仅能够提高风电场的发电效率和经济效益，还能降低电网调度压力，有效减少弃风限电现象，实现风能的最大化利用。
近年来，伴随智能电网和大数据技术的发展，基于数据驱动的风电功率预测方法逐渐成为研究热点。传统的物理模型方法虽能反映风电机组的运行机理，但往往受限于气象数据的精度、风场地形复杂度以及设备参数的变化等因素，难以满足实际场景中高精度的预测需求。统计学方法如时间序列分析、支持 ...
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