基于FT-GT模型的风电短期功率预测

《基于FT-GT模型的风电短期功率预测》是一篇关于风电功率预测方法的研究论文，全文共3页。文章主要探讨了如何利用FT-GT模型来提高风电场短期功率预测的准确性。FT-GT模型结合了傅里叶变换（Fourier Transform, FT）和广义回归树（Generalized Tree, GT）两种技术，旨在更好地捕捉风力发电过程中复杂的非线性特征。

在风电功率预测中，准确的预测对于电力系统的稳定运行和能源调度具有重要意义。由于风速、风向等自然因素的不确定性，传统的预测方法往往难以满足实际需求。本文提出的FT-GT模型通过傅里叶变换对时间序列数据进行频域分析，提取关键频率成分，从而增强模型对风能变化趋势的识别能力。随后，利用广义回归树对提取后的特征进行建模，进一步提升预测精度。

研究结果表明，与传统模型相比，FT-GT模型在短期功率预测任务中表现出更高的准确性和稳定性。通过对多个风电场的实际数据进行测试，该模型在不同天气条件下均能保持良好的预测性能，为风电并网和电力系统优化提供了有力的技术支持。

总之，《基于FT-GT模型的风电短期功率预测》为风电功率预测提供了一种新的思路和技术手段，具有重要的理论价值和应用前景。文章内容简洁明了，结构清晰，适合相关领域的研究人员和技术人员参考学习。