基于改进长期循环卷积神经网络的海上风电功率预测

《基于改进长期循环卷积神经网络的海上风电功率预测》是一篇研究性论文，全文共36页。该论文聚焦于海上风电功率预测问题，旨在通过改进的长期循环卷积神经网络（LRCNN）模型提升预测精度和稳定性。海上风电作为可再生能源的重要组成部分，其功率输出具有显著的波动性和不确定性，这对电网调度和能源管理提出了较高要求。因此，准确预测海上风电功率对于提高能源利用效率和保障电力系统安全具有重要意义。

本文首先对海上风电功率预测的研究现状进行了全面综述，分析了传统方法如时间序列分析、支持向量机以及常规深度学习模型在该领域的应用与局限性。针对现有模型在处理长时间序列数据时存在的梯度消失或爆炸问题，作者提出了一种改进的长期循环卷积神经网络结构。该模型结合了长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）的优势，增强了对时间依赖特征的提取能力，并优化了网络结构以提升计算效率。

实验部分采用了实际的海上风电场数据进行验证，通过对比多种主流预测模型，结果表明改进后的LRCNN在预测精度和稳定性方面均优于传统方法。此外，论文还探讨了不同输入特征对预测结果的影响，为后续研究提供了有价值的参考。总体而言，该研究为海上风电功率预测提供了一种新的思路和方法，具有较强的理论意义和实际应用价值。