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雷达卡
MATLAB
实现基于高斯过程回归（
GPR）进行风电功率预测的详细项目实例
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在新型能源结构愈发多元化的当下，风能作为一种清洁、可再生的能源，正迅速成为全球能源转型的重要组成部分。随着大规模风电场的接入，风电发电量逐年增长，这一趋势不仅为缓解环境污染和碳排放提供了有力支撑，也对电力系统的安全、稳定运行提出了更高的要求。风电的最大优势在于取之不尽、用之不竭，能够有效提升能源供应的多样性和可持续性。但与此同时，风力资源的空间分布广泛且间歇性强，受多种气象环境因素影响，风速、风向、气压和温湿度变化会导致风电出力呈现显著的随机性和波动性，难以直接调度和控制。
在电力系统安全高效运行的背景下，风电功率预测成为风电场运营与电网调度至关重要的环节。只有准确地预测风电功率，才能合理安排发电计划、优化电力市场交易，降低备用容量水平。因此，提升风电功率预测精度是增强风电消纳能力、提升电力系统智能化运营水平的基础。现阶段，风电功率预测方法主要包括物理模型法、统计 ...
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