【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于REGRESS的风电功率预测研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在全球能源结构加速向清洁能源转型的过程中，风能作为一种储量丰富、环境友好的可再生能源，其开发利用规模不断扩大。然而，风电功率受气象条件、地理环境等多种因素影响，具有显著的波动性和不确定性，这给电力系统的安全稳定运行、调度计划制定以及电力市场交易带来了诸多挑战。

准确的风电功率预测是解决上述问题的关键。多变量输入单步预测通过综合考虑风速、风向、温度、湿度等多个影响因素，对未来一个时刻的风电功率进行预测，能够为电力系统运行提供更可靠的决策依据。回归分析（REGRESS）作为一种经典的统计分析方法，具有原理简单、解释性强、计算效率高等特点，在预测领域有着广泛的应用。将回归分析方法应用于多变量输入单步风电功率预测，探究其在该场景下的预测性能，对于丰富风电功率预测方法、满足不同场景下的预测需求具有重要意义。

二、回归模型方法

回归分析的核心是通过建立自变量（影响因素）与因变量（风电功率）之间的函数关系，利用已知的自变量数据预测因变量的取值。在多变量输入单步风电功率预测中，常用的回归模型包括以下几种：

（一）多元线性回归（Multiple Linear Regression）

二、数据集处理

（一）数据收集

本研究采用某风电场的历史运行数据，数据涵盖风速（m/s）、风向（°）、温度（℃）、湿度（%）以及对应的风电功率（MW）等变量。数据的采样间隔为 1 小时，总记录条数为 [X] 条，时间跨度覆盖不同季节和天气状况，以确保数据具有广泛的代表性。

三、结论与展望

（一）研究结论

本研究探讨了多种回归模型在多变量输入单步风电功率预测中的应用。实验结果表明：

1. 随机森林回归模型在预测性能上优于多元线性回归、岭回归和 Lasso 回归，能够更好地捕捉风电功率与多变量输入之间的非线性关系，具有较高的预测精度和较强的泛化能力。

1. 岭回归和 Lasso 回归通过正则化处理，在一定程度上改善了多元线性回归在处理共线性问题时的不足，提高了模型的稳定性和泛化能力，其中 Lasso 回归还能实现特征选择，简化模型结构。

1. 多变量输入能够显著提升回归模型的预测性能，综合考虑风速、风向、温度、湿度等因素有助于提高预测精度。

（二）研究展望

未来的研究可以从以下几个方面进行拓展：

1. 尝试将回归模型与其他方法相结合，如将回归模型作为基础模型与集成学习方法结合，进一步提升预测性能。

1. 引入更多的影响因素，如气压、海拔等，探究其对风电功率预测的影响，进一步优化输入变量组合。

1. 针对回归模型在处理高度非线性、强波动性数据时的局限性，探索与深度学习模型的融合策略，充分发挥各自的优势。

1. 考虑不同时间尺度的单步预测，如 15 分钟、30 分钟等，研究回归模型在不同时间分辨率下的适应性。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 刘俏,高伟星,权春善,等.基于MATLAB发酵培养基的优化[J].计算机与应用化学, 2006, 23(7):4.DOI:10.3969/j.issn.1001-4160.2006.07.012.

[2] 欧少端,杨晓力,周乃君.基于PNGV电容模型的LiFePO4电池性能仿真与实验[J].电源技术, 2013(007):037.

[3] 刘俏,高伟星,权春善,等.基于MATLAB发酵培养基的优化[J].计算机与应用化学, 2006(07):53-56.DOI:CNKI:SUN:JSYH.0.2006-07-012.

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