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动态指数时间平滑随机梯度下降在风电功率预测中的应用研究

目录

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究目的与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3研究方法与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

相关理论与技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

数据预处理与特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

3.1数据收集与清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.2特征提取与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.3数据标准化与归一化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

模型构建与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.1模型基本框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.2参数设置与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.3训练过程与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

实验设计与结果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.2实验数据集划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.3实验结果可视化与对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.4模型性能评价指标选取与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

6.2存在问题与不足分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

6.3未来研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

1.内容简述

本研究旨在探讨一种新颖的时间序列预测方法——动态指数时间平滑随机梯度下降（DynamicExponentialSmoothingwithStochasticGradientDescent,DES-SD）在风力发电功率预测领域的应用效果。DES-SD通过结合指数平滑技术与随机梯度下降优化算法，有效捕捉和处理数据中的长期趋势、季节性和短期波动特征，从而提高风电功率预测的精度和可靠性。通过对实际风电场数据进行实验验证，本文分析了该方法在不同场景下的表现，并提出了一系列改进措施以进一步提升预测性能。此外文中还详细讨论了DES-SD模型的数学原理、参数选择策略以及优化过程中的关键步骤，为风电行业提供了一种实用且高效的预测工具。

1.1研究背景与意义

随着可再生能源的快速发展，风电作为清洁、可持续的能源形式在全球范围内得到了广泛的关注和应用。然而由于风能的随机性和波动性，风电功率的准确预测对于电力系统的稳定运行和能源管理至关重要。动态指数时间平滑技术作为一种处理时间序列数据的有效方法，在多个领域得到了广泛的应用。同时随机梯度下降算法在机器学习和人工智能领域是一种常用的优化算法，用于训练复杂的模型。因此将动态指数时间平滑技术与随机梯度下降算法结合应用于风电功率预测中，具有重要的研究背景和意义。

具体而言，研究背景包括：

全球能源结构的转变推动了可再生能源的发展，其中风能是增长最快的领域之一。

风电的随机性和波动性给电力系统的调度和运营带来了挑战，需要准确的风电功率预测来保障电力系统的稳定运行。

动态指数时间平滑技术能够处理时间序列数据中的波动和趋势变化，对于风电功率预测具有重要的应用价值。

随机梯度下降算法在处理大规模数据和复杂模型时表现出良好的性能，适用于处理风电功率预测中的高维度数据和复杂非线性关系。

研究的意义在于：

通过结合动态指数时间平滑技术和随机梯度下降算法，可以构建更准确、更稳定的风电