[学科前沿] 项目介绍 MATLAB实现基于遗传算法（GA）进行风电功率预测的详 [推广有奖]

0关注
0粉丝

已卖：36份资源

本科生

86%

还不是VIP/贵宾

威望: 0 级
论坛币: 1093 个
通用积分: 133.3520
学术水平: 5 点
热心指数: 5 点
信用等级: 5 点
经验: 715 点
帖子: 32
精华: 0
在线时间: 191 小时
注册时间: 2025-8-7
最后登录: 2025-12-30

楼主

南唐雨汐

发表于 10 小时前 |AI写论文

是否 +2 论坛币

k人参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

MATLAB
实现基于遗传算法（
GA）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）
风电功率预测贯穿风场选址、机组并网、调度交易与运维优化的全生命周期，是新能源消纳与电力系统安全的关键环节。风功率的瞬时输出受多尺度因素耦合影响，包括大气边界层的湍流特性、地形粗糙度、气象锋面快速过境、机组桨距与变速控制策略、风轮尾流相互作用等，呈现出强非线性、非平稳与时变性。传统物理模型依赖高分辨率数值天气预报与详细机组参数，工程可得性与落地速度受限；统计学习模型在单一目标函数下易陷入局部最优，泛化能力和鲁棒性受训练策略影响显著。面向调度与现货交易，15分钟至数小时尺度的短期预测最具现实价值，对误差的边际改善可直接转化为备用成本与偏差考核的显著下降。基于遗传算法（GA）的风电功率预测方案，通过“搜索—学习—评估”的闭环优化，将群体智能搜索与数据驱动建模耦合：一端用GA在超参数、输入时滞、特征子集、损失加权等离散—连续空间内进行全局寻优，另一端用成熟的回归学习器（如支持向量回归SVR、梯度提升、轻量神经 ...