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该风电功率小波预测方法，并附带数据，可以直接运行。

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简介：
该代码包含了由我自行收集的风电场研究数据。若您选择下载使用，务必将其限定于个人科研和学习目的，严禁进行任何商业转让或随意传播，否则由此产生的任何不良后果将由您自行承担。该代码的风电功率预测采用了小波预测方法，并且每一段程序都添加了详细的汉语注释，旨在方便学习者深入理解其逻辑与功能。主程序文件“wavenn.m”可以直接运行执行。

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  • 基于数据的风电功率小波预测方法，支持直接运行。
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    本研究提出了一种基于数据驱动的小波变换风电功率预测方法，并提供可执行代码，旨在提高风力发电效率与稳定性。 该代码包含我自己的风电场研究数据。仅供个人科研及学习使用，请勿转交给他人，否则后果自负。此代码采用小波预测方法来估算风电功率，并且每段程序都有汉语注释以方便理解和学习。主程序为wavenn.m文件，可以直接运行。
     
  • 风电功率的小波预测方法
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    《风电功率的小波预测方法》一文探讨了利用小波变换技术对风电输出进行精准预测的方法，旨在提高可再生能源的有效利用和电网稳定性。 基于小波方法预测风电功率的拟合效果很好，实际应用中证明该方法是可行且有效的。
     
  • 采用小波法的风电功率预测方法
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    本研究探讨了利用小波变换技术进行风电功率预测的方法，通过分解风速和功率数据的时间序列，优化预测模型，提高短期风电功率预测精度。 风力发电是新能源发电技术之一，在促进电力工业结构调整、减少环境污染及推动技术创新方面具有重要意义。然而，目前大规模应用风力发电仍面临一些挑战，因此开展风电场功率预测研究显得尤为重要。基于小波理论与神经网络的方法进行相关研究有助于解决这些问题。 小波函数是由一个基本的小波函数通过平移和尺度变换得到的，而小波分析则是将信号分解为一系列小波函数之和的过程。
     
  • 【风电功率预测】利用MATLAB BP神经网络进行风电功率预测【附带Matlab源码】
    优质
    本项目运用MATLAB软件和BP（Back Propagation）神经网络技术实现风电功率的精准预测，并提供完整的代码资源以供学习参考。 本段落研究了使用BP网络及其改进版本来预测某风电场风电机组在2023年5月1日至5月31日期间的输出功率情况。数据集涵盖了从1月1日到5月31日每日的监测记录，包括风速、风向和机组输出功率等信息。 具体研究内容如下： 第一部分：基于前四个月（即一月至四月份）的数据作为训练样本，利用BP网络预测五月份每天的发电量。为了评估模型性能，将使用均方根误差(RMSE)、平均相对误差(MRE)以及离差与相关系数等指标进行综合分析和比较。 第二部分：在相同的精度条件下分别采用自适应线性神经网络(Adaline)及BP神经网络来预测发电量，并通过对比两者在网络结构复杂度、预测准确率、训练所需时间和迭代次数等方面的表现，探讨其优劣之处。 第三部分：讨论数据预处理（如归一化）对BP网络训练效果的影响。具体来说，在有无进行数据标准化的情况下比较模型的收敛速度和最终性能差异。 以上研究旨在深入理解不同算法在风电预测任务中的表现，并为实际应用提供参考依据。
     
  • 基于时变滤波的EMD方法（TVF-EMD）附带实例数据，可直接运行
    优质
    本资源提供一种改进的经验模态分解（EMD）算法——时变滤波经验模态分解(TVF-EMD)，包含示例数据和Python代码，便于用户理解和应用。 基于时变滤波的经验模态分解（TVF-EMD）附有案例数据，可以直接运行。
     
  • 风电功率的NWP预测方法
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    风电功率的NWP预测方法探讨了利用数值天气预报技术对风力发电输出进行精准预测的方法与应用，旨在提高可再生能源系统的效率和稳定性。 比较了包含NWP数值天气预报的BP神经网络预测风电功率方法与不含NWP数值天气预报的BP神经网络预测风电功率方法，并提供了数据和实际案例进行分析。
     
  • BP-LSTM-Attention-Transformer模型，附带数据，可直接运行
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    本作品提供了一个集成BP-LSTM-Attention机制与Transformer架构的先进机器学习模型，并配备详尽的数据集及完整代码，使用者可以一键式安装和执行。 BP-LSTM-Attention-transformer模型及相关文件介绍如下： 1. BP数据：包含多分类与二分类问题的解决方案，并使用了focalloss。 2. LSTM+注意力机制：以B0005.csv为例，展示了LSTM加注意力机制的应用。 3. Transformer模型：基于时间序列预测问题进行建模，例如pue.csv文件和对应的代码pue_transformer.py。 4. 多输出时间序列预测：使用Data.csv作为示例数据，并提供lstm_50.py用于实现多输出的解决方案。 以上项目均采用TensorFlow框架构建。所有模型与相应数据集已准备好并可直接运行，相关源文件存放于指定目录中。关于项目的详细解释和更多技术细节，请参考我的博客文章。
     
  • Java实现JSON报文对比（附带测试数据，项目可直接下载并运行测试）
    优质
    本工具使用Java编写，专为JSON报文比较设计。提供详细测试数据及直观操作界面，用户可直接下载项目，在本地环境中进行安装与测试，确保高效准确的JSON差异分析。 Java实现JSON报文比对（包含测试数据，项目可直接下载运行测试）。
     
  • 风功率预测Matlab代码.zip_8S2_预测_风功率_风功率Matlab_风功率预测
    优质
    本资源为一个用于进行风功率预测的MATLAB代码包。通过应用统计和机器学习方法，该工具旨在提高风电场运营效率与电网稳定性。包含详细文档。 使用MATLAB进行风功率预测时可以采用最小二乘法来优化模型参数，提高预测准确性。这种方法通过最小化误差的平方和来求解最佳拟合曲线或直线，适用于处理大量数据的情况，在风电领域具有广泛应用价值。