风电场发电功率短期预测组合模型研究

《风电场发电功率短期预测组合模型研究》是一篇关于风电场发电功率预测的学术论文，全文共6页。该研究针对风电场发电功率的不确定性问题，提出了一种基于多种模型的组合预测方法，以提高预测精度和稳定性。

文章首先介绍了风电场发电功率预测的重要性，指出随着风能利用的增加，准确预测风电场的发电功率对于电网调度和能源管理具有重要意义。随后，作者对现有的风电功率预测方法进行了综述，分析了不同模型的优缺点，为后续研究提供了理论基础。

在方法部分，研究提出了一种组合预测模型，结合了物理模型、统计模型和机器学习模型的优势，通过加权融合的方式提升预测效果。该模型能够有效处理风电功率的非线性和随机性，提高了预测的准确性。

研究还通过实际数据对所提出的组合模型进行了验证，结果表明该模型在短期预测中表现出良好的性能，相比单一模型具有更高的预测精度。此外，研究还探讨了不同参数设置对预测结果的影响，为模型优化提供了参考。

文章最后总结了研究成果，并指出了未来可能的研究方向，如引入更多数据源、优化模型结构等。整体来看，该研究为风电场发电功率的短期预测提供了一个可行且有效的解决方案，对风能开发和利用具有重要的现实意义。

这篇论文结构清晰，内容详实，适合从事风能研究、电力系统规划及相关领域的研究人员阅读和参考。