基于时空神经网络的风电场超短期风速预测模型

《基于时空神经网络的风电场超短期风速预测模型》是一篇深入研究风速预测方法的学术论文，全文共32页。该论文针对风电场中超短期风速预测问题，提出了一种基于时空神经网络的创新性模型。随着可再生能源的快速发展，风能作为重要的清洁能源之一，其发电效率和稳定性受到风速变化的直接影响。因此，准确预测风速对于风电场的运行调度、电力系统稳定性和经济效益具有重要意义。

该论文首先分析了传统风速预测方法的局限性，指出单一时间序列模型在处理复杂气象数据时存在不足。随后，作者引入了时空神经网络（ST-NN）作为核心算法，通过结合时间序列建模和空间特征提取，有效捕捉风速变化的时空相关性。该模型能够充分利用风电场内多个测风塔的数据，提升预测精度。

论文详细描述了模型的结构设计、训练过程以及优化策略，并通过实际风电场数据进行了验证。实验结果表明，与传统方法相比，该模型在预测精度和稳定性方面均表现出显著优势，尤其在超短期预测（如未来1小时内的风速预测）中效果更为突出。此外，论文还探讨了模型的泛化能力和适应不同地理环境的潜力。

该研究为风电场的智能化管理提供了有力的技术支持，也为风能资源的高效利用和电力系统的安全运行奠定了理论基础。同时，该论文对其他涉及时空数据建模的研究领域也具有一定的参考价值。