MATLAB
实现基于
ACO-LSTM
蚁群优化算法（
ACO）结合长短期记忆网络（
LSTM
）进行风电功率预测的详细项目实例
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风电作为可再生能源的重要组成部分，在全球能源转型进程中扮演着不可替代的角色。随着全球气候变化的加剧，绿色低碳发展成为世界各国共同的目标。而在风能转化成电能的过程中，风电功率预测的准确性直接关系到风电场的经济运行、安全调度以及新能源的大规模接入能力。由于风速具有明显的随机性和不确定性，导致风电出力具有较强的波动性和间歇性，从而会对电力系统的稳定运行产生挑战。实现对风电出力的高精度预测，能够帮助调度员更合理地规划常规与新能源的发电比例，提升风电的消纳能力，提高系统的经济性和安全性。
随着信息技术与人工智能技术的不断发展，风电功率预测方法经历了由物理建模、统计分析到智能算法驱动的智能化发展路径。传统物理建模法需要大量现场测量和复杂参数辨识，难以提高预测的实时性与精度。基于数据的模型例如ARMA、灰色预测等，虽然提升了 ...