风功率预测是能源领域的重要研究课题，特别是在可再生能源利用中占据关键地位的风电场运营中。随着技术的进步，神经网络模型被广泛应用于风功率预测，因其强大的非线性建模能力，能有效处理复杂的气候数据变化。本项目是基于神经网络的风功率预测在MATLAB环境下的具体实现。 我们要理解神经网络的基本概念。神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型，由大量的节点（神经元）和连接这些节点的边（权重）构成。在风功率预测中，神经网络可以学习并捕获风速、风向等气象参数与风力发电量之间的复杂关系。 MATLAB是一个强大的数学计算软件，它提供了丰富的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox），用于构建、训练和测试各种类型的神经网络模型。在这个项目中，我们可能会用到如Feedforward网络（前馈网络）或者Recurrent Neural Networks（循环神经网络），它们都能处理时间序列数据，适合风功率这种具有时间依赖性的预测任务。 文件"yucemin5.m"很可能是实现神经网络模型的MATLAB代码。在这个文件中，开发者可能定义了神经网络结构，如输入层（风速、风向等气象参数）、隐藏层以及输出层（预测的风功率）。同时，它可能包含了训练网络的步骤，如设置学习率、迭代次数等，并使用反向传播算法优化权重。 文件"fengsu5min.mat"和"gonglv5min.mat"是数据文件，分别存储了5分钟间隔的风速和风功率数据。在MATLAB中，.mat文件常用来存储变量或数据集。这两个文件的数据可能被读入到代码中，作为训练和测试神经网络模型的输入。风速是直接影响风力发电机输出功率的关键因素，而风功率则是我们需要预测的目标变量。 在实际应用中，预测模型通常需要经过以下步骤： 1. 数据预处理：清洗数据，处理缺失值，可能需要对风速和风功率进行归一化或标准化操作，以便更好地适应神经网络的训练。 2. 特征选择：选取对风功率影响较大的气象参数作为输入特征。 3. 模型构建：在MATLAB中创建神经网络结构，设定网络层数、节点数、激活函数等。 4. 训练模型：使用历史数据训练神经网络，调整网络参数以最小化预测误差。 5. 验证与调优：通过交叉验证或保留一部分数据来评估模型性能，根据结果调整网络参数或改进模型。 6. 预测：将训练好的模型应用于新的风速数据，得到未来风功率的预测值。 在风功率预测领域，准确的预测可以帮助风电场运营商更有效地调度电力系统，提高经济效益。因此，不断探索和优化预测模型，如使用更先进的神经网络架构，如LSTM（长短时记忆网络）或GRU（门控循环单元），以及集成学习等方法，都是持续的研究方向。

2011电工杯数学建模竞赛A题，风功率数据预测问题，题目和附件数据完整。

随着新能源的不断发展，大量大容量风电机组并入电网运行，给电网的安全可靠运行以及风力发电的可持续发展都提出了新的挑战。提出一种风功率预测模型，该模型以风电场风功率历史数据以及风速、风向等数值天气预报数据作为输入对风功率进行预测。考虑到风功率预测中输入数据的波动性和不确定性，在传统门控循环单元(GRU)神经网络的基础上融合卷积神经网络(CNN)，以提高模型对原始数据的特征提取和降维能力，并引入dropout技术减少模型中的过拟合现象。工程实例分析表明，所提模型在预测准确度和运算速度方面均优于长短记忆神经网络模型。

【本科毕设】基于matlab的风功率预测模型及程序.rar f

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In this paper, we investigate the representation of wind power forecasting (WPF) uncertainty in the unit commitment (UC) problem. While deterministic approaches use a point forecast of wind power output, WPF uncertainty in the stochastic UC alternative is captured by a number of scenarios that include crosstemporal dependency. A comparison among a diversity of UC strategies (based on a set of realistic experiments) is presented. The results indicate that representing WPF uncertainty with wind power scenarios that rely on stochastic UC has advantages over deterministic approaches that mimic the classical models. Moreover, the stochastic model provides a rational and adaptive way to provide adequate spinning reserves at every hour, as opposed to increasing reserves to predefined, fixed margins that cannot account either for the system’s costs or its assumed risks.