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雷达卡
MATLAB
实现基于深度神经网络（
DNN）进行风电功率预测的详细项目实例
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随着可再生能源产业的不断发展与全球对清洁能源需求的持续增长，风能作为一种绿色、低碳、可持续的发电方式，在能源结构转型中扮演着极其关键的角色。然而，风能出力具有较强的波动性和不确定性，易受气象条件因素的影响，直接关系电网安全稳定运行和电力市场的高效调度。风电功率预测技术作为调控风电并网和消纳的基础，对于提升风电站发电能力利用率、减少备用容量、降低发电成本以及促进新能源与传统能源协同互补等方面具有显著意义。
伴随大数据、人工智能等前沿技术的快速进步，预测模型也经历了由传统统计手段向深度学习方法的跃迁。传统物理建模方法往往依赖于复杂的风场建模与设备数据，模型泛化能力有限；统计与机器学习方法如时间序列分析、回归分析等虽在一定程度上改进了结果精度，但面对非线性的气象与环境因子耦合问题时表现不足。在此背景下，DNN（深度神经网络）以其卓越的非线性建模和特征自动提取能力，正逐步 ...
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