MATLAB
实现基于
WOA-LSTM
鲸鱼优化算法（
WOA）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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随着全球能源结构的转型和低碳绿色发展理念的不断深入，风电作为一种清洁、可再生的能源，在推动能源领域的环保和可持续发展中扮演着至关重要的角色。风能资源广泛分布，其开发利用对降低传统化石能源依赖性、减少环境污染及实现“双碳”目标有着重要意义。然而，风能具有间歇性、波动性和不确定性的天然属性，这直接导致风电功率输出极其不稳定，给电网的安全稳定运行和调度带来了巨大挑战。准确的风电功率预测不仅关系到电力系统的安全运行，更影响着风电场的经济收益和社会价值。
传统的风电功率预测模型主要基于物理建模和统计方法，如经验回归模型、时间序列分析等。这些方法依赖于大量的历史数据及高精度的气象预报，对风速、气温、气压等环境参数的依赖性较强，建模过程复杂，且在面对风速快速变化、大幅波动等恶劣天气状况下预测精度显著下降。近年来，随着人工智能 ...