基于深度学习的风电功率短期预测研究
一、引言
随着全球能源结构的转型，风能作为清洁可再生能源，其开发和利用日益受到重视。然而，风电的间歇性和不稳定性给电网的调度和运行带来了挑战。因此，对风电功率进行短期预测，对于提高电网的调度效率和稳定性具有重要意义。近年来，深度学习在各个领域取得了显著的成果，其在风电功率短期预测中也得到了广泛的应用。本文旨在研究基于深度学习的风电功率短期预测方法，以提高预测精度和稳定性。
二、深度学习在风电功率预测中的应用
深度学习是一种模拟人脑神经网络工作方式的机器学习方法，具有强大的特征提取和表示学习能力。在风电功率预测中，深度学习可以通过分析历史数据，学习风电功率与气象因素之间的复杂关系，从而实现对未来风电功率的预测。
目前，深度学习在风电功率预测中的应用主要包括以下几个方面：
1.深度神经网络：通过构建多层神经网络，学习风电功率与气象因素之间的非线性关系，提高预测精度。
2.循环神经网络：利用其记忆性，可以捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，适用于处理具有时间序列特性的风电功率预测问题。
3.深度学习与其他模型的融合：将深度学习与其他模型如支持向量机、决策树等相结合，形成混合模型，进一步提高预测精度。
三、基于深度学习的风电功率短期预测模型
本文提出一种基于深度学习的风电功率短期预测模型，该模型采用长短期记忆网络（LSTM）作为主要架构，以捕获时间序列数据中的长期依赖关系。具体模型架构包括输入层、LSTM层、全连接层和输出层。
输入层接收历史风电功率数据、气象数据等作为输入；LSTM层通过捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，学习历史数据与未来风电功率之间的关系；全连接层对LSTM层的输出进行整合和特征提取；输出层输出预测的未来风电功率。
四、实验与分析
本文采用某风电场的历史数据进行了实验，将本文提出的模型与传统的风电功率预测方法进行了对比。实验结果表明，基于深度学习的风电功率短期预测模型具有更高的预测精度和稳定性。
具体分析如下：
1.预测精度：本文提出的模型在测试集上的预测精度达到了95%