基于动态时间规整的风电功率爬坡滚动修正模型

《基于动态时间规整的风电功率爬坡滚动修正模型》是一篇深入研究风电功率预测与优化控制的学术论文，全文共32页。该论文针对风电功率预测中存在的不确定性问题，提出了一种基于动态时间规整（DTW）算法的风电功率爬坡滚动修正模型，旨在提高风电功率预测的准确性与稳定性。

文章首先介绍了风电功率预测的重要性及其面临的挑战，指出传统方法在处理风电功率突变和爬坡事件时存在一定的局限性。随后，论文详细阐述了动态时间规整算法的基本原理及其在时间序列匹配中的应用优势，说明其在风电功率预测中的适用性。

在此基础上，作者构建了一个基于动态时间规整的风电功率爬坡滚动修正模型。该模型通过分析历史风电功率数据，识别出潜在的爬坡事件，并结合实时预测结果进行滚动修正，从而提升预测精度。论文还对模型的结构、算法流程以及关键参数进行了详细的描述与分析。

为了验证模型的有效性，作者利用实际风电场的数据进行了实验分析，结果表明，该模型在多个评价指标上均优于传统方法，能够显著降低预测误差，提高风电功率预测的可靠性。

此外，论文还探讨了模型在实际应用中的可行性与扩展性，为后续研究提供了理论支持和技术参考。整体来看，《基于动态时间规整的风电功率爬坡滚动修正模型》不仅具有较高的学术价值，也为风电行业的智能化发展提供了有力的技术支撑。