风功率预测模型

资 源 简 介

风功率预测模型

详 情 说 明

风功率预测模型是应对风电不稳定性的关键工具，尤其在智能电网和可再生能源并网中至关重要。基于MATLAB的实现方案因其丰富的算法库和可视化能力，成为工程实践中的主流选择。

核心建模思路通常分为三个层次： 数据预处理阶段 通过滑动窗口技术处理历史风速/功率数据，消除异常值并标准化 采用小波分解分离时间序列的高频噪声与低频趋势分量

特征工程阶段 构建多维特征向量（包括气象数据、时空特征、设备状态参数） 使用互信息法或随机森林评估特征重要性

预测模型架构 混合模型组合物理方程（如贝茨曲线）与数据驱动方法 LSTM网络处理时序依赖，XGBoost捕捉非线性关系 集成学习框架通过Bagging降低预测方差

该模型的创新点在于将NWP（数值天气预报）数据与SCADA实时数据进行时空对齐，并引入迁移学习机制适应不同风场的特性差异。预测结果通过分位数回归输出功率概率区间，为电网调度提供风险预警。

实际部署时需注意模型轻量化设计，MATLAB的C代码生成功能可将其转化为嵌入式系统可执行程序。持续学习机制通过在线更新模块，使预测误差能稳定控制在8%以内。