1. 本选题研究的目的及意义
随着全球环保意识的增强和能源结构调整的加速，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，其装机容量在近年来得到迅速增长。
然而，风电出力具有随机性和波动性，准确预测风电场的输出功率对于保障电力系统的安全稳定运行、提高风电利用效率至关重要。
因此，开展风电场短期功率预测研究具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
风电功率预测一直是国内外学者研究的热点问题，近年来机器学习方法在该领域取得了显著成果。
1. 国内研究现状
国内学者在风电功率预测方面做了大量研究，并取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将以机器学习算法为基础，结合风电场历史运行数据和气象数据，构建高精度、强鲁棒性的风电场短期功率预测模型。
1. 主要内容
1.数据收集与预处理:收集风电场历史功率数据、风速、风向、温度、湿度等气象数据，并对数据进行清洗、去噪、插补等预处理操作，以保证数据的准确性和完整性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研阶段:收集并研读国内外关于风电功率预测、机器学习等相关领域的文献资料，了解该领域的最新研究进展和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术支持。
2.数据获取与处理阶段:从相关机构获取风电场历史运行数据和气象数据，并对数据进行清洗、去噪、插补等预处理操作，以构建完整、准确的数据集。
3.特征工程阶段:分析影响风电功率的关键因素，从原始数据中提取和构建有效的特征，例如风速、风向、温度、湿度等，并利用特征选择算法筛选出对预测结果影响显著的特征，以提高模型的预测精度和效率。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.特征工程方面:探索和构建新的特征工程方法，例如结合气象数据和风电场地理位置信息，提取更有效的特征，以提高模型的预测精度。
2.模型构建方面:研究和比较不同机器学习算法在风电功率预测中的性能表现，尝试构建基于深度学习的风电功率预测模型，以进一步提高预测精度。
3.模型优化方面:探索新的模型优化方法，例如采用集成学习方法，构建多个预测模型的组合，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘畅，陈树勇，汤奕博，等. 基于深度学习的风电场短期功率预测综述[J]. 电力系统自动化, 2021, 45(16): 1-14.
[2] 潘迪夫, 王圣达, 程乐峰, 等. 基于注意力机制和CNN-LSTM组合模型的短期风电功率预测[J]. 电力系统自动化, 2022, 46(19): 115-123.
[3] 刘洋, 王秀丽, 张宁, 等. 基于改进TPA-LSTM的风电场短期功率预测[J]. 电力自动化设备, 2023, 43(05): 215-223.
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