风电功率预测技术综述与改进建议

《风电功率预测技术综述与改进建议(共6页)》是一篇系统介绍风电功率预测技术的文献，旨在总结当前研究现状并提出未来改进方向。文章首先概述了风电功率预测的重要性，指出其在风力发电系统运行、电网调度以及能源管理中的关键作用。随着可再生能源的快速发展，准确预测风电功率对于提高电力系统的稳定性和经济性具有重要意义。

文章详细介绍了风电功率预测的主要方法，包括物理模型、统计模型和人工智能模型等。物理模型基于气象数据和风机特性进行预测，适用于短时和中长期预测；统计模型则利用历史数据建立回归关系，适用于时间序列预测；而人工智能模型如神经网络、支持向量机和深度学习等，因其强大的非线性拟合能力，在近年来得到广泛应用。

此外，文章还分析了各种预测方法的优缺点，并探讨了影响预测精度的关键因素，如气象数据质量、模型参数优化以及数据预处理等。针对现有研究中存在的不足，文章提出了多项改进建议，例如引入多源数据融合、优化模型结构、提升计算效率等，以进一步提高预测精度和实用性。

该文不仅为研究人员提供了全面的技术参考，也为实际工程应用提供了理论支持。通过总结现有研究成果并提出未来发展方向，文章有助于推动风电功率预测技术的持续进步，从而更好地服务于风电产业的发展需求。