MATLAB
实现基于
ACO-DA-RNN
蚁群优化算法（
ACO）结合双阶段注意力循环网络（
DA-RNN
）进行风电功率预测的详细项目实例
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风电作为一种可再生能源，近年来在全球范围内获得了飞速发展，逐渐成为绿色能源结构中的主力军之一。风电的发展不仅有助于减缓气候变暖、减少化石能源使用，还在推动能源结构转型和实现“双碳”目标方面发挥了重要作用。然而，风能的间歇性和波动性本质导致其输出功率难以准确预测，给电力系统的运行、调度和安全稳定带来了巨大挑战。在风能利用过程中，风电功率预测的精度直接影响到电网的调度计划、储能部署、备用容量安排以及电力市场的经济性。因此，提高风电功率的预测准确度已经成为学术界和产业界研究的热点和难点之一。
目前，随着大数据与人工智能技术的兴起，传统的时间序列方法（如ARIMA等）、物理建模方法、以及基于神经网络的预测方法在风电功率预测领域得到了广泛应用。常见的神经网络模型如RNN、LSTM、GRU等，能够较好地捕捉风速 ...