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风电功率预测
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风电功率预测
基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的风电功率预测可以通过以下步骤实现:
数据准备:收集与风电场发电功率相关的数据,包括风速、风向、温度、湿度等气象数据以及风电场的历史功率数据。
数据预处理:对收集到的数据进行预处理,包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。确保数据的质量和完整性。
数据集划分:将数据集划分为训练集和测试集。通常采用70%的数据作为训练集,30%的数据作为测试集。
数据标准化:对数据进行标准化处理,将不同量纲的数据转化为统一的尺度。常见的标准化方法有Z-score标准化和Min-Max标准化等。
数据转换:将输入数据进行转换,以适应CNN的输入格式。对于时间序列数据,可以将其转化为二维矩阵,其中行表示时间步,列表示不同的特征。
CNN网络构建:构建CNN模型用于风电功率预测。CNN模型包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层用于提取输入数据的空间特征,池化层用于降低特征的维度,全连接层用于进行最终的预测。
网络训练:使用训练集对CNN模型进行训练。通过反向传播算法更新网络参数,使得预测结果逼近实际的风电功率。
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