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[!--downpath--]摘要：隨著人們對能源的需求不斷減少，煤炭、天然氣、石油等化石資源的儲量越來越少。 這種能量的燃燒會形成大量有害物質(zhì)，對環(huán)境造成污染。 生物質(zhì)能源作為可再生能源之一，因其分布廣、儲量大、綠色清潔而在世界各地得到廣泛應用，是大規(guī)模電網(wǎng)并網(wǎng)的重要組成部分。 為實現(xiàn)3060碳達峰和碳中和目標，需要大力發(fā)展新能源，減少碳排放。 然而，風電具有較強的隨機性、波動性、反調(diào)峰特性，風電功率預測精度較低，給電力系統(tǒng)帶來了巨大的挑戰(zhàn)。 因此，本文重點解決風電功率預測問題，提高風電功率預測的準確性。 由于風電序列差異較大，直接用其進行數(shù)據(jù)訓練可能會造成偏差過大。 因此，本文首先采用降維方法對風電序列進行降維，定義風電出力典型場景，將風電出力場景化，準確預測風電出力典型場景的季節(jié)性，確保電網(wǎng)系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行。 。 首先對風電數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理，對異常或缺失數(shù)據(jù)進行修正。 然后定義了風電出力的典型場景。 利用GMM降維和k-means降維對冬季風電出力典型場景進行預測，驗證GMM降維的有效性。 通過GMM降維模型，對季節(jié)性風電出力典型場景進行降維分析，生成冬、夏、秋、冬四個季節(jié)的降維中心曲線。 為風電出力典型場景預測奠定基礎。 最后，預測冬夏秋冬季節(jié)降維的典型場景。 使用深度學習網(wǎng)絡進行預測時風電功率預測品牌，會存在超參數(shù)確定的問題。 本文采用改進的粒子群優(yōu)化算法（IPSO）進行預測。 選擇超參數(shù)，然后使用優(yōu)化的深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡來預測風電功率。 實驗中將IPSO-LSTM模型與LSTM模型、PSO-LSTM模型、GA-LSTM模型進行比較，選取四個季節(jié)的降維中心曲線作為場景。 對于所提出的IPSO-GRU模型，將其與GRU模型和PSO-GRU模型進行比較風電功率預測品牌，驗證模型的準確性。 實驗結果表明，IPSO-LSTM模型和IPSO-GRU模型都具有較高的預測精度，其中IPSO-GRU模型的預測精度最高。更多恢復
