MATLAB
实现基于
HHO-LSTM
哈里斯鹰优化算法（
HHO）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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风电作为一种清洁、可再生的重要能源，已成为全球能源结构优化与减排目标实现的关键组成部分。随着气候变化压力的持续加大，碳中和战略已成为各国能源发展的共同方向。风电的开发与利用规模不断扩大，其在新能源发电比重中的占比逐步增大，极大推动了可持续能源产业的快速发展。然而，由于风能本身具有高度的不确定性和间歇性，风速易受气候、地形、环境等多种因素影响，造成风电出力波动大，难以准确预测，进而对电网安全性与经济性带来极大挑战。风电功率的精确预测成为风电场优化调度、运维管理、新能源并网消纳能力提升的核心技术难题。精确的风电功率预测结果不仅有助于提高风电场出力的可控性和调度灵活性，减轻对常规机组启停的频率依赖，同时还有助于促进清洁能源的更大范围消纳，促进智能电网、微电网、虚拟电厂等新型电力系统的建设，提升可再生能源的整体利用 ...