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雷达卡
MATLAB
实现基于卷积神经网络（
CNN）进行风电功率预测的详细项目实例
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风能作为一种清洁、可再生且取之不尽用之不竭的能源，已经在全球能源结构转型与低碳经济发展中扮演着至关重要的角色。尤其是在应对温室气体排放与环境污染的双重压力背景下，陆地及海上风电的开发规模逐年扩大，风电场在许多国家和地区的电力系统中都占据了越来越重要的地位。然而，风电功率在实际的输出过程中，由于受到风速、风向、大气压力、温湿度、地形、机组维护等多方面因素的影响，具有高度的随机性和波动性。这种不可控的波动性给电力系统的调度以及电网的安全稳定运行带来了巨大挑战。因此，提升风电功率的预测精度，对于风电并网的消纳、系统调度、辅助服务市场以及电力市场交易均具有极其重要的现实意义。
传统的风电功率预测方法，主要依赖于物理模型或统计学方法。物理模型依据气象原理、流体力学等理论构建，但往往需要大量详细和精确的气象及风场参数，且建模复杂，实际应用中受制于数据的可获得性和现场环境的多变 ...
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