MATLAB
实现基于
TS-TCN
禁忌搜索算法（
TS）结合时序卷积网络（
TCN）进行风电功率预测的详细项目实例
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随着全球能源结构的持续优化与绿色低碳转型的不断深入，风能作为一种清洁、可再生且取之不尽的能源，在全球范围内的能源发展格局中占据着举足轻重的地位。风电的广泛应用能够有效减少传统化石能源的消耗，降低温室气体排放，有助于实现碳中和的全球性战略目标。然而，风能本身具有显著的间歇性与不确定性特征，这对风电场的运行与调度、能源互联网的稳定以及电力系统的安全性带来了巨大的挑战。在实际的风电功率输出过程中，受气象环境、地形、设备性能及随机因素影响，风速和风电输出呈现出复杂的时序变化规律，导致功率预测难度极大。
准确高效的风电功率预测模型对于提升风电接入电网的能力、增强新能源消纳比例、促进可再生能源的健康发展等方面均具有重要意义。传统的风电功率预测方法如物理建模、统计分析和时间序列模型，在应对风电功率的高波动性和强非线性方面存在一定的局限性。近年来，人工智能技术特别是深度 ...