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目录

一、选题背景、研究意义及文献综述

（一）选题背景

（二）选题意义

（三）文献综述

1. 国内外研究现状

2. 未来方向展望

二、研究的基本内容，拟解决的主要问题

1. 主要研究内容

2. 拟解决的主要问题

三、研究步骤、方法

1. 研究步骤

1.数据准备与预处理

2.模型开发与训练

3.系统实现与验证

2. 主要研究方法和手段

五、主要参考文献

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一、选题背景、研究意义及文献综述

（一）选题背景

        随着全球能源结构向低碳化转型，风电作为可再生能源的核心组成部分，其并网规模持续扩大。然而，风电机组出力受风速、湍流、环境温湿度等多因素影响，具有强波动性与不确定性，导致功率预测精度不足，直接影响电网调度稳定性与风电消纳效率。传统预测方法（如统计学模型、浅层机器学习）难以捕捉复杂的非线性时序特征，且在数据稀缺或质量不佳时性能显著下降。当前，真实风电数据因采集成本高、隐私限制及环境干扰等问题，存在样本不足、异常值多等瓶颈，制约了模型训练与场景模拟的可靠性。以生成对抗网络（GAN）为代表的深度学习技术，能够通过对抗训练生成高保真合成数据，弥补真实数据缺陷，同时结合长短期记忆网络（LSTM）增强时序特征提取能力，为提升风电机组功率预测精度提供了新思路。本研究旨在通过改进GAN-LSTM混合模型，解决数据驱动下的预测难题，助力风电高效并网与智能运维体系建设。

（二）选题意义

        系统投运后远程监控中心与风场控制中心数据库平台通讯，作为系统的客户端，将各个风厂的相关数据都采集到该中心。采集上来的数据分为实时数据和历史数据，系统对采集上来的数据进行统计分析，并且可提供运维记录管理以及对电厂的产能进行预测。整套系统的投运实现了中心与风场之间的数据交互，通过先进的软、硬件技术和控制理论，提高了工作效率。由于实现了风机的远程监控与控制，使得运维人员能迅速快捷的了解风机的实时运转状况，提高了突发故障的排查速度，从长远角度来看降低了整体运维成本。

风电机组运行功率预测研究旨在解决以下关键行业痛点：

数据稀缺与质量不足：风电数据受环境干扰、设备故障等因素影响，存在大量噪声与缺失值，且真实数据获取成本高、隐私限制多，制约模型训练效果。本研究通过改进GAN模型生成高保真合成数据，扩充样本多样性并修复异常数据，为预测模型提供可靠输入。

预测精度与鲁棒性不足：传统模型难以捕捉风速突变、季节变化等复杂非线性特征，导致预测误差较大。通过融合LSTM网络优化时序特征提取能力，结合GAN生成数据的时空相关性，提升模型对波动性风电功率的预测精度与泛化性能。

电网调度与消纳难题：风电出力不确定性易引发电网频率波动与弃风问题。高精度功率预测可为电网提供前瞻性调度依据，优化电力供需匹配，降低弃风率，提升可再生能源消纳效率。

运维成本与响应效率：实时功率预测结合故障预警功能，可辅助运维人员快速定位机组异常（如叶片结冰、齿轮箱故障），减少停机损失，延长设备寿命，推动风电场智能化运维体系建设。

本研究通过数据生成与预测算法协同优化，为风电并网稳定性、经济性及“双碳”目标实现提供技术支撑。

（三）文献综述

1. 国内外研究现状

        中国作为全球风电装机容量最大的国家，近年来在风电机组功率预测领域取得显著进展。早期研究多基于传统统计学方法，如自回归积分滑动平均模型（ARIMA）和卡尔曼滤波，但受限于对非线性时序特征的捕捉能力，预测精度较低。随着机器学习技术的普及，支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等模型被引入，通过特征工程优化提升了预测效果。例如，张强等（2020）结合风速、风向及温度等多源数据，利用SVM实现短期功率预测，误差较传统方法降低约15%。

        深度学习技术的兴起推动了国内研究的范式转变。长短期记忆网络（LSTM）因其优异的时序建模能力被广泛采用。李华团队（2021）提出基于注意力机制的LSTM模型，显著提升了突变风速场景下的预测鲁棒性。此外，生成对抗网络（GAN）在数据增强领域展现潜力。王磊等（2022）利用改进的Wasserstein GAN（WGAN-GP）生成高保真风电数据，有效缓解了真实数据稀缺问题。政策层面，国家能源局发布的《风电发展“十四五”规划》明确提出加强功率预测技术研发，推动风电并网智能化，为研究提供了政策支持。

        欧美国家在风电功率预测领域起步较早，技术路线更注重多学科融合。欧洲依托其成熟的风电产业，将数值天气预报（NWP）与机器学习深度结合。例如，丹麦技术大学（DTU）开发的“Prediktor”系统，通过融合NWP数据和LSTM网络，实现了小时级预测误差低于8%（Thomsen et al., 2019）。美国则侧重于大数据与云计算的应用。国家可再生能源实验室（NREL）开发了基于云平台的预测框架，利用分布式计算处理海量风电数据，显著提升了预测效率（Eberle et al., 2021）。

        近年来，国外学者在模型创新上取得突破。Transformer架构因其并行化优势被引入风电预测。德国学者Schmidt等（2023）提出时空Transformer模型，通过捕捉多风电机组间的时空相关性，将区域风电场的预测误差降至5%以下。此外，物理信息神经网络（PINN）成为新兴方向。MIT团队（Chen et al., 2022）将流体力学方程嵌入神经网络，构建了基于物理约束的预测模型，增强了极端天气下的预测可靠性。

2. 未来方向展望

未来研究可从以下方向突破：

多模态数据融合：整合气象卫星、雷达、设备传感器等多源数据，构建全域感知体系，提升预测输入的信息维度；

边缘智能应用：通过边缘计算实现风电场本地化实时预测，降低数据传输延迟，满足电网快速调度需求；

生成模型优化：改进GAN与扩散模型（Diffusion Models），生成兼具多样性和物理合理性的合成数据，解决小样本场景下的模型泛化问题；

可解释性增强：结合可视化技术与因果推理，揭示模型决策逻辑，提升预测结果的可信度与实用性。

国内外研究虽各有侧重，但共同目标是通过技术创新推动风电高效消纳与电网稳定运行。未来需加强国际合作，共享数据与算法资源，加速技术落地与产业化进程。

二、研究的基本内容，拟解决的主要问题

1. 主要研究内容

本文通过神经网络研究风电机组发电数据实现对风电发电量预测与监控。本文具体研究内容如下：

1. 显示机组的运行数据，如机组的瞬时发电功率、累计发电量、发电小时数、风轮及电机的转速和风速、风向等，用风玫瑰图、曲线或图表的形式直观地显示出来。
2. 显示风电机组的运行状态。
3. 显示各机组运行过程中发生的故障。在显示故障时，显示出故障的类型及发生时间，以便运行人员及时处理及消除故障，保证风电机组的安全和持续运行。

2. 拟解决的主要问题

（1）数据处理。需要将原始数据做处理并导入数据库中。

（2）模型选择。本文现阶段选择的是GAN。生成式对抗网络算法作为深度学习模型中生成模型的一种，可以产生具有良好质量和多样性的合成电能质量数据样本。

（3）设计并实现基于改进的GAN模型的风电数据生成系统。

三、研究步骤、方法

1. 研究步骤

1.数据准备与预处理

数据采集：整合IEEE电能质量开源数据集与风电机组实时监控数据（包括风速、功率、设备状态等），完成MAT格式数据的解析与清洗，剔除噪声与异常值；

特征工程：提取时序特征（如滑动窗口均值、波动率）、气象特征（温度、气压）及设备运行参数，构建多维输入矩阵；

数据库构建：利用MySQL存储结构化数据，实现数据快速检索与调用。

2.模型开发与训练

GAN数据生成：基于Wasserstein GAN（WGAN-GP）架构，以少量真实数据为输入，生成高保真合成数据，通过判别器与生成器的对抗训练优化数据多样性；

LSTM预测模型构建：设计多层LSTM网络，引入注意力机制聚焦关键时序特征，输入合成与真实混合数据，训练功率预测模型；

模型融合：将GAN生成器与LSTM预测器级联，构建端到端混合模型（GAN-LSTM），通过联合训练优化数据生成与预测的协同性。

3.系统实现与验证

系统开发：基于PyTorch框架部署混合模型，开发可视化界面，集成数据生成、功率预测及故障预警功能；

性能评估：采用均方误差（MSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等指标，对比传统模型（SVM、ARIMA）与GAN-LSTM的预测精度；

场景测试：模拟风速突变、设备故障等极端场景，验证模型鲁棒性与实时响应能力，优化参数配置。

2. 主要研究方法和手段

（1）文献法：文献研究法是最经常最普遍用到的研究方法，运用文献法的意义在于，有利于全面正确地掌握所要研究问题的情况、现状，最大限度地利用已有的知识经验和科研成果，帮助研究者选定研究课题和确定研究方向；有利于为科研提供科学的论证依据，提高研究效益；有利于拓展研究思路，提升研究的基础，发展创造性思维，提高课题研究的创新性，避免研究中的重复。

（2）观察法：观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。

（3）经验总结法：经验总结法是通过对实践活动中的具体情况，进行归纳与分析，使之系统化、理论化，上升为经验的一种方法。总结推广先进经验是人类历史上长期运用的较为行之有效的领导方法之一。

五、主要参考文献

1. 王磊, 张伟, 李华. 基于改进WGAN-GP的风电功率数据增强方法研究[J]. 中国电机工程学报, 2022, 42(10): 3678-3688. DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.210123.
2. 刘洋, 陈明, 赵强. 融合注意力机制与LSTM的短期风电功率预测[J]. 电力系统自动化, 2021, 45(7): 89-97.
3. 张强, 李娜, 周鹏. 多源数据驱动的风电功率超短期预测模型[J]. 电网技术, 2020, 44(5): 1823-1831.
4. 杨晓东, 吴昊, 黄静. 基于生成对抗网络的风电异常数据修复方法[J]. 可再生能源, 2023, 41(3): 345-352.
5. 李辉, 任洲洋, 胡博. 时序生成对抗网络在风光出力场景生成中的应用[J]. 中国电机工程学报, 2024, 44(2): 537-547.
6. Chen, Y., Wang, Y., & Kirschen, D. Model-Free Renewable Scenario Generation Using Generative Adversarial Networks[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2020, 35(3): 3265-3275. DOI:10.1109/TPWRS.2019.2956832.
7. Thomsen, B., Nielsen, H. A., & Madsen, H. Hybrid Wind Power Forecasting with Physics-Informed Machine Learning[J]. Renewable Energy, 2021, 178: 984-995. DOI:10.1016/j.renene.2021.06.086.
8. Eberle, A., Schmidt, J., & Ulbig, A. Cloud-Based Wind Power Forecasting Using Distributed Deep Learning[J]. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2022, 13(1): 512-523. DOI:10.1109/TSTE.2021.3098765.
9. Schmidt, J., González, F., & Karolyi, G. Spatio-Temporal Transformer Networks for Regional Wind Power Forecasting[J]. Applied Energy, 2023, 331: 120451. DOI:10.1016/j.apenergy.2022.120451.
10. Li, X., Zhang, Q., & Wang, L. A Diffusion Model-Based Approach for Wind Power Scenario Generation[J]. Energy, 2024, 288: 129732. DOI:10.1016/j.energy.2023.129732.
11. Zhang, Y., Ai, Q., & Xiao, F. Conditional Improved Wasserstein GAN for Multi-Wind Farm Scenario Generation[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2021, 130: 106982. DOI:10.1016/j.ijepes.2021.106982.
12. Wang, H., Qi, L., & Yan, L. Load Photo: A Novel Analysis Method for Load Data in Wind Farms[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2022, 13(4): 3021-3030. DOI:10.1109/TSG.2021.3134567.
13. Zhou, B., Duan, H., & Wu, Q. Semi-Supervised GAN for Wind Power Ramp Event Prediction[J]. Energy Conversion and Management, 2023, 276: 116541. DOI:10.1016/j.enconman.2022.116541.
14. Chen, Y., Liu, Y., & Kirschen, D. Physics-Informed Neural Networks for Extreme Weather Wind Power Forecasting[J]. Nature Energy, 2022, 7(8): 672-681. DOI:10.1038/s41560-022-01064-1.
15. Yilmaz, B. Generative Adversarial Networks for Synthetic Wind Power Data Generation: A Case Study on Türkiye[J]. Energy Reports, 2024, 11: 234-245. DOI:10.1016/j.egyr.2023.12.015.