基于多位置nwp和门控循环单元的风电功率超短期预测

《基于多位置NWP和门控循环单元的风电功率超短期预测》是一篇关于风电功率预测的研究论文，全文共28页。该论文主要探讨了如何利用多位置的数值天气预报（NWP）数据与门控循环单元（GRU）模型相结合，以提高风电功率超短期预测的准确性。随着可再生能源的快速发展，风力发电在能源结构中的比重不断增加，而风电功率的波动性和不确定性对电网调度和电力系统稳定运行提出了更高要求。因此，精准的风电功率预测成为当前研究的热点。

本文首先介绍了风电功率预测的重要性及其面临的挑战，随后详细阐述了NWP数据在风电功率预测中的应用价值。NWP数据能够提供风速、风向、温度、气压等关键气象参数，为风电功率预测提供了重要的输入信息。同时，论文还分析了传统预测方法的局限性，指出需要引入更先进的机器学习模型来提升预测性能。

在模型构建方面，论文提出了一种结合多位置NWP数据与GRU网络的预测方法。GRU作为一种改进的循环神经网络（RNN），具有较好的时间序列建模能力，能够有效捕捉风电功率的变化趋势。通过引入多个地理位置的NWP数据，模型可以更好地反映不同区域的气象条件对风电场输出的影响，从而提高预测精度。

实验部分展示了该方法在实际风电场数据上的应用效果，并与其他经典预测模型进行了对比分析。结果表明，所提出的模型在预测精度和稳定性方面均优于传统方法，具有较高的实用价值。本文的研究成果为风电功率预测提供了新的思路和技术支持，有助于推动风能资源的高效利用和电力系统的智能化发展。