小世界网络理论及其在风电功率短期预测中的应用研究的开题报告一、选题的背景和意义随着能源问题的日益凸显，风能作为一种具有清洁、可再生、环保、可控等优势的新能源已经逐渐成为重要的绿色能源之一。风电场规模日益扩大，预测风电发电量准确性愈发重要，因为这涉及到发电量的合理规划、经济效益以及稳定性等问题。因此，研究风电功率短期预测技术，提高风电发电量预测的准确性，对促进风电产业的发展，推动清洁能源的普及和利用，具有重要的现实意义。而小世界网络理论，又称“小世界现象”，是人们对复杂网络现象的一种研究方法，具有重要的理论和应用价值。近年来，小世界网络理论在电力系统智能化、电力市场建设、电力安全稳定运行等领域得到广泛应用。因此，将小世界网络理论应用于风电功率短期预测的研究，不仅有助于增强风电发电量预测的准确性，还有望为电力系统的智能化建设和优化运行提供新的思路和方法。二、研究内容和技术路线（一）研究内容本研究旨在探究小世界网络理论在风电功率短期预测中的应用，具体内容包括以下几方面：1.收集和整理风电机组工作状态、气象因素等相关数据，建立风电功率短期预测模型。2.基于小世界网络理论的思路和方法，建立小世界网络模型，进行网络拓扑结构分析。3.利用小世界网络模型对风电功率进行短期预测。4.采用实际数据验证小世界网络模型的预测准确性，并将其与传统预测方法进行比较。5.对比分析小世界网络模型和传统模型的预测效果和优缺点，为应用小世界网络理论提供有力支撑。（二）技术路线1.收集风电机组工作状态、气象因素等相关数据。2.建立风电功率短期预测模型，测试模型的准确性。3.利用小世界网络理论对风电功率进行网络拓扑结构分析。4.建立小世界网络模型，进行风电功率短期预测实验。5.采用实际数据验证小世界网络模型的预测准确性。6.对比分析小世界网络模型和传统模型的预测效果和优缺点。三、预期研究成果（一）理论创新1.结合小世界网络理论，建立能够应用于风电功率短期预测的小世界网络模型，实现风电功率的高准确度预测。2.建立提高风电功率预测准确性的新方法和技术模型，为电力系统的智能化建设和优化运行提供有力支持。（二）实际应用1.将小世界网络模型应用于风电功率短期预测，提高风电发电量的预测准确性。2.在风电发电量预测方面，与传统方法相比，具有更优的性能和更高的使用价值。四、研究进度安排第一年1.收集整理风电机组工作状态、气象因素等相关数据，建立风电功率短期预测模型；2.完成小世界网络理论的研究和分析；3.利用小世界网络模型对风电功率进行短期预测；4.对小世界网络模型和传统模型进行预测效果对比，分析模型的优缺点。第二年1.采用实际数据验证小世界网络模型的预测准确性；2.优化小世界网络模型，提高预测准确性；3.对比分析小世界网络模型和传统模型的预测效果和优缺点。第三年1.总结研究成果；2.撰写相关论文，提交国内外期刊、会议等；3.论文答辩，最终完成论文撰写。五、参考文献1.林萌.小世界网络研究及其在风电功率模型预测中的应用[D].南京：南京航空航天大学，2016.2.杨维利,辛子祥.小世界网络理论及其应用研究[J].系统工程与电子技术,2007,29(5):629-634.3.王益萍,王凤龙,王从楷.基于小世界网络的风电功率短期预测模型研究[J].电力系统保护与控制,2014,42(12):118-124.