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雷达卡
MATLAB
实现基于
DE-Transformer
差分进化（
DE）结合Transformer
编码器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）
随着全球能源结构的不断优化和对可再生能源的大力发展，风能作为一种清洁、高效且可持续的能源形式，越来越受到各国政府和能源企业的关注。风电场在电力系统中占据着越来越重要的地位，风电出力的随机性和波动性也对电力系统的安全、稳定和经济运行提出了更高要求。高精度的风电功率预测技术不仅可以有效提高风电场的调度能力和消纳能力，还能为电网安全运行、经济调度、辅助服务以及新能源发电的市场化交易提供有力支撑。传统的风电功率预测方法主要包括物理模型法和统计模型法。物理模型法需要大量的现场参数、气象信息和复杂的数值模拟，具有较高的建模难度和实时性不足等缺点。统计模型法包括时间序列分析、支持向量机、人工神经网络等，但对于风电出力序列的强非线性和高波动特性建模能力有限。近年来，随着深度学习和智能优化算法的快速发展，人工智能方法在风电功率预测中显示出了极大的潜力。
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