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雷达卡
MATLAB
实现基于
ACO-GRU
蚁群优化算法（
ACO）结合门控循环单元（
GRU）进行风电功率预测的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
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GUI设计和代码详解）
随着全球可再生能源的快速发展，风力发电已成为新能源结构中的重要组成部分。风能作为一种绿色、清洁并且取之不尽、用之不竭的能源，正广泛应用于全球能源转换和可持续发展过程。然而，受限于风速本身极强的波动性与不确定性，风电功率输出的随时间变化规律变得极其复杂，直接影响着电网的稳定性与风电场的经济效益。传统能源系统在风电高比例渗透时，面临着调度难度骤增、电力系统安全隐患扩大及新能源消纳瓶颈等一系列亟待解决的问题。因此，提升风电功率的预测精度不仅有助于强化电网对可再生能源的消纳能力，还能够为电力调度、系统储能优化和经济发电计划制定提供坚实的数据支撑。由于风速变化具有明显的非线性、时变与多尺度时空相关特性，单一的物理模型或经验模型在实际应用中常常面临一定的适用性局限，对模型参数设置和外部数据输入依赖较大。而依靠统计学方法和简单机器学 ...
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