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文档介绍：中国电力科学研究院
硕士学位论文


基于深度学****算法的
风功率预测技术



研究生 _ 窦金利
指 导 教 师 __刘 纯 教授级高工





中国电力科学研究院
二〇一八年六月
Wind Power Forecasting Based on
DeepLearning Algorithm


By
Dou Jinli
Supervised by
Liu Chun


A Dissertation Submitted to
China Electric Power Research Institute
In Partial Fulfillment of the Requirements
For the Degreeof
Master of Engineering


China Electric Power Research Institute
June,2018
中图分类号 TM743 学校代码 82302
U D C 密 级 公开




硕士学位论文

基于深度学****算法的
风功率预测技术


研究生 _ 窦金利
指 导 教 师 _ 刘 纯 教授级高工
申 请 学 位 工学硕士
专 业 名 称 电力系统及其自动化
论 文 提 交 日 期 2018 年 4 月 5 日
培 养 单 位 中国电力科学研究院
授 予 学 位 单 位 中国电力科学研究院



二〇一八年六月
摘要
摘要
随着化石能源的日渐枯竭及其对环境压力的日益增大，对可再生能源的开发
与利用迫在眉睫。我国的风能资源十分丰富，风电在新能源发电中占据着十分重
要的地位，但是由于风电本身具有的随机性、波动性及间歇性，大规模风电并网
对电网的安全稳定运行构成了挑战，所以对风电功率进行预测对于电力系统调度
及经济运行具有重要的参考意义。近年来，随着大数据技术及深度学****算法的发
展，如何通过广域时空的数值天气预报数据与深度学****算法相结合来进行风功率
预测，是一个充满前景的研究方向