风电场风电量短期预测技术研究的开题报告一、研究背景随着全球对新能源的重视，风电作为一种清洁、可再生的能源形式，得到了广泛的应用。而风速的不稳定性、不可预测性是影响风电发电量的主要因素。因此，风电场风电量短期预测技术的研究有着十分重要的意义。目前，风电场风电量预测技术已经取得了不少进展。已经有许多研究使用机器学习、人工神经网络等方法进行风电量预测，但由于风速的复杂性和不稳定性，这些模型的精度还有待提高。因此，本文将从研究风电场风电量短期预测技术的角度出发，对这一问题进行深入探索。二、研究目的本文旨在通过研究风电场的风电量短期预测技术，探究如何提高预测精度。为了达成这一目的，本文将从以下方面进行研究：1.分析不同机器学习和人工神经网络算法的优劣，并选出最适合的方法进行研究。2.掌握数据分析和处理方法，包括数据采集、数据清洗和特征提取等。3.构建预测模型，对风电场的风电量进行预测，并与实际数据进行对比分析，评价预测精度。三、研究内容1.风电量短期预测方法的概述（1）风电场风电量预测方法的现状（2）研究机器学习和人工神经网络算法在风电场风电量预测方面的应用2.风电场风速数据的处理（1）数据采集(2)数据预处理(3)特征提取3.风电量预测模型的构建（1）机器学习算法的建模和训练（2）人工神经网络算法的建模和训练（3）模型的评估和比较四、研究意义本文旨在通过研究风电场风电量短期预测技术，提高风电量预测的准确性和精度。该研究可以为风电场的运维管理提供有力的参考，为风电产业的发展提供支持。同时，本文的研究方法和分析框架也可以为其他可再生能源预测领域提供借鉴和参考。五、研究预期成果完成本文的研究之后，我们期待可以得到以下成果：1.对风电量短期预测技术的不同方法有更深入的了解。2.掌握数据分析和处理方法，并构建出有效的预测模型。3.对风电场风电量预测的精度和准确性有更深入的认识。4.对其他可再生能源预测领域的研究有借鉴意义。六、研究计划1.第一周：查阅相关文献，明确研究方向和目标，并进行初步的数据采集和处理。2.第二周：学习机器学习和人工神经网络的算法，初步设计模型。3.第三周：确定模型的参数和优化方法，并进行模型的训练。4.第四周：对模型进行评估和比较，并进行结果分析和讨论。5.第五周：对研究结果进行整理和归纳，并撰写研究报告。七、参考文献[1]LengG,QiaoW,ZhouW.Areviewonwindpowerrampforecasting[J].RenewableandSustainableEnergyReviews,2014,34:156-173.[2]KangC,MinJ,ParkJ,etal.Predictionofwindpowerusingadeepbeliefnetworkbasedonahybridmethodoffeatureselection[J].Energies,2017,10(10):1549.[3]LiaoW,ShiJ,ZhaoYY,etal.WindpowerforecastingusinghybridmodelofEMDandmultivariatetimeseriesanalysismethod[J].RenewableandSustainableEnergyReviews,2016,64:47-56.[4]YooC,KimG,SungW,etal.Short-termwindpowerpredictionusingahybridoftimeseriesanalysisandmachinelearning:Areview[J].RenewableandSustainableEnergyReviews,2019,102:317-325.[5]JiaY,YaoA,HuiKS.Preambleprocessingforshort-termwindturbinepowerpredictionusingmachinelearningandsuccessiveinterferencecancellation[J].IEEETransactionsonSustainableEnergy,2016,7(4):1658-1671.