基于实测数据的风电场风速和风功率短期预测研究(基于相似日的风速预测)

随着风电场的快速发展，准确预测风速和风功率对于保证电网稳定运行和增加风电场利用率至关重要。本文通过分析实测数据，探究了基于实测数据的风电场风速和风功率短期预测的方法。

一、数据预处理

在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理。我们采用了多种方法来清洗、过滤和校正数据。首先，我们使用了多个传感器来收集实时的气象数据，并对收集到的数据进行了去噪处理。其次，针对异常值，我们采用了平均值或中位数进行填充。最后，我们使用了机器学习算法对数据进行校正，以提高预测结果的准确性。

二、特征提取

在特征提取方面，我们采用了多种方法来提取有意义的特征。其中包括时间序列特征、频域特征、小波变换特征等。通过对这些特征进行分析，可以更好地捕捉到不同变量之间的关系，并提高预测准确性。

三、模型建立

我们采用了多种机器学习算法来建立预测模型，包括支持向量机、随机森林、神经网络等。通过对比实验，我们发现神经网络算法在预测准确性和泛化能力方面表现最佳。因此，我们将其作为主要的预测算法，并对模型进行了优化。

四、实验结果

我们使用了一组真实的风电场数据进行了实验。通过对比实验结果和真实值，我们发现我们所提出的基于神经网络的模型具有很高的准确性和可靠性。同时，我们还进行了误差分析，为后续的研究提供了参考。

五、结论与展望

本文通过分析实测数据，探究了基于实测数据的风电场风速和风功率短期预测的方法。通过数据预处理、特征提取和模型建立等步骤，我们建立了一个准确可靠的预测模型，并在实验中取得了良好的效果。未来，我们将进一步探究更加精细化和高效的预测方法，以提高风电场利用率和电网稳定性。