项目介绍 MATLAB实现基于CS-ALSTM布谷鸟搜索算法（CS）结合注意力长短期记忆网络（ALSTM）进行风电功率预测

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MATLAB
实现基于
CS-ALSTM
布谷鸟搜索算法（
CS）结合注意力长短期记忆网络（
ALSTM
）进行风电功率预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
随着全球可再生能源的快速发展，风能作为一种清洁、高效、可持续的能源形式，在全球能源结构中占据着越来越重要的地位。然而，风电作为典型的间歇性和波动性能源，其功率输出易受风速、气象、环境等多种复杂因素影响，具有高度的非线性和不确定性。这种特性给风电大规模接入电力系统带来了巨大挑战，如功率预测误差引发的系统调度困难、备用容量需求增加以及电网安全稳定性降低等。高精度的风电功率预测技术已成为风电并网消纳、智能调度及电网安全运行的关键基础，为构建低碳绿色能源体系和实现“双碳”目标提供了重要支撑。
传统风电功率预测方法，如物理建模法和统计学方法，受限于风场气象数据的高复杂性与预测模型参数的高度耦合，导致在多变气候条件下表现不佳。近年来，机器学习和深度学习模型因其卓越的非线性建模能力、自动特征提取优势，成为风电功率预测研究的热点。LSTM等循环神经网络 ...

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