MATLAB
实现基于模拟退火算法（
SA）进行风电功率预测的详细项目实例
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风能发电作为典型的高渗透率可再生能源，具有清洁、低碳、安全的特质，但受气象条件影响显著，输出功率呈现强非线性、强随机性与多尺度波动特征。尤其在高比例接入电力系统的场景中，风电功率的短期与超短期预测成为调度计划、自动发电控制（AGC）、备用容量配置和现货市场竞价的关键输入。预测误差不仅会推高系统的爬坡需求与备用占比，还会放大频率与电压的扰动，造成网络拥塞与弃风。提升预测精度能够直接降低调峰与启停成本，显著改善新能源消纳水平。
传统统计方法（如AR、ARIMA）在处理线性与弱非线性问题方面具有可解释性优势，但在面对风速非高斯分布、风向环形变量、湍流强度、空气密度随时间与高度耦合等复杂因素时，往往难以给出稳定表现。机器学习方法（如SVR、随机森林、梯度提升）在表达非线性关系方面成效明显，然而参数空间庞大且存在多峰，模型性能对超参数配置敏感。深度学习模型（如LSTM、Transformer）具备序列建模能 ...