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雷达卡
MATLAB
实现基于支持向量回归（
SVR）进行风电功率预测的详细项目实例
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随着全球能源结构的持续转型和碳达峰、碳中和目标的推进，可再生能源已成为未来能源发展的主导方向。其中，风能以其清洁、高效、可再生等诸多优势，已在全球范围内得到了大规模应用。风力发电作为重要的绿色能源形式，能够大幅减少温室气体排放，助力实现低碳社会。然而，风电功率受自然条件影响显著，由于风速的不稳定和风向的不可预测，导致风电出力具有较强的波动性和不确定性。因此，如何科学准确地对风电功率进行预测，成为了提高风电并网比例、保障电力系统稳定安全运行的关键课题。
智能电网对预测风电出力提出了更高的要求。一方面，管理部门需依赖风电功率预测结果以优化电网调度，平衡电力供需，提高风电的消纳能力；另一方面，风电场运营方也需要依靠准确的预测数据，制定运维策略和提升经济效益。由于传统的统计学方法难以充分挖掘风速与风电功率之间的复杂非线性关系，基于机器学习的风电功率预测方法逐渐成为研究热点 ...
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