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雷达卡
MATLAB
实现基于
TS-LSTM
禁忌搜索算法（
TS）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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GUI设计和代码详解）
近年来，随着全球能源结构的不断优化与可再生能源的大力发展，风电已逐步成为实现低碳、环保与可持续发展的重要动力来源。风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，其在全球范围内的装机容量不断攀升。风电的高渗透率在推动能源转型与实现碳中和目标过程中发挥着至关重要的作用。然而，由于风资源的空间与时间分布极其不均，风力发电存在间歇性、随机性和波动性等天然特性，这使得风电并网及其调度面临极大挑战。如果不能对风电功率进行精准的预测，势必将导致电网负荷调度难度加大，系统运行风险增加，影响电网安全稳定运行。因此，开展风电功率预测技术研究对于提升风电利用效率、保障电力系统稳定、安全运行具有十分重要的现实意义。
在风电功率预测领域，传统的物理建模方法虽然理论基础扎实，但因其对风场参数、气象信息等依赖性较强，容易受到实际环境中不可预知因素影响而导致预测精度下降。随着大数据和 ...
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