人工智能技术在风力与光伏发电数据挖掘及功率预测中的应用综述.docxVIP

人工智能技术在风力与光伏发电数据挖掘及功率预测中的应用综述

目录

1.内容综述................................................2

1.1研究背景.............................................3

1.2研究目的.............................................4

1.3研究方法.............................................5

1.4数据来源与处理.......................................6

2.风力与光伏发电技术概述..................................7

2.1风力发电技术.........................................8

2.2光伏发电技术.........................................9

2.3数据挖掘与功率预测技术..............................10

3.人工智能在风力与光伏发电数据挖掘中的应用...............12

3.1数据预处理..........................................13

3.2特征提取与选择......................................15

3.3模式识别与分类......................................16

3.4异常检测与预测......................................17

3.5结果分析与应用......................................18

4.人工智能在风力与光伏发电功率预测中的应用...............20

4.1数据预处理..........................................21

4.2模型构建与训练......................................23

4.3模型评估与优化......................................25

4.4结果分析与应用......................................26

5.实证研究案例分析.......................................27

5.1案例一..............................................29

5.2案例二..............................................29

5.3结果对比与讨论......................................31

6.结论与展望.............................................32

6.1主要研究成果总结....................................34

6.2存在问题与不足......................................35

6.3进一步研究方向建议..................................37

6.4对未来发展的展望....................................38

1.内容综述

随着可再生能源在电力系统中的比重日益增加，风力和光伏发电作为清洁能源的核心组成部分，受到了广泛的关注和研究。为了有效响应和优化这一非透明和高度不确定的能源类型，人工智能（AI）技术被引入其中，作为解决风电和光伏发电所面临挑战的关键工具。

数据的准确获取和合理处理是提升风电和光伏发电效率的基础。通过利用机器学习模型，比如随机森林、支持向量机和神经网络等，可以对大量时间序列气象数据、历史发电数据进行分析，从中挖掘影响功率输出的关键因素，并做出短期和超短期预测。这些预测不仅能够提高发电效率，减少出力的不确定性，还能够对电网负荷预测提供支撑，优化电力资源配置，提高系统的灵活性和稳定性。

在实际应用中，AI不仅被用于算法的构建和优化，还在传感器网络和边缘计算中发挥作用，降低延迟和通信成本，尤其是在偏远地区的风电场和光伏电站。基于大数据的智能决策支持系统能够在实际的设备运维和故障诊断中提供支持，进一步提升整个