1. 本选题研究的目的及意义
随着全球能源需求的不断增长和环境污染问题的日益严峻，风力发电作为一种清洁可再生的能源，近年来得到了迅速发展。
然而，风力的随机性和波动性给电力系统的安全稳定运行带来了新的挑战，accurate的风力发电功率预报对于提高风电利用效率、保障电力系统安全稳定运行具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
风力发电功率预报一直是国内外学者研究的热点和难点，近年来，随着人工智能技术的快速发展，神经网络凭借其强大的非线性映射能力和自学习能力，在风力发电功率预报领域展现出巨大潜力。
1. 国内研究现状
国内学者在风力发电功率预报方面取得了一定的成果，主要集中在以下几个方面：
1.基于BP神经网络的预报模型：BP神经网络是最早应用于风功率预报的神经网络模型之一，学者们通过改进BP网络结构、优化学习算法等手段，提高了短期风功率预报的精度。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面:
1. 主要内容
1.深入研究风力发电系统功率特性，分析影响风电功率输出的主要因素，为预报模型的构建提供理论依据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、模型构建、仿真实验、结果分析等方法，逐步展开研究工作。
首先，进行文献调研，了解风力发电功率预报的国内外研究现状、神经网络的基本原理和应用，在此基础上，分析风力发电系统的功率特性，确定影响风电功率输出的关键因素，为预报模型的构建奠定基础。
其次，选择合适的类型神经网络，并结合风电功率数据的特点，设计神经网络的结构，确定输入输出变量、隐含层数、神经元个数等参数。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种基于注意力机制的神经网络风电功率预报模型。
该模型能够自适应地学习不同输入特征的重要性，从而提高模型的预报精度。
2.提出一种基于多任务学习的神经网络风电功率预报模型。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.薛巍,王伟,刘天琪,等.基于深度学习的风电功率短期组合预测模型[J].电力系统自动化,2022,46(16):73-81.
2.顾浩,陈宁,王圣,等.融合多源信息的风电场短期功率预测方法综述[J].电力系统自动化,2022,46(10):1-17.
3.杜文娟,张建华,杨明,等.基于注意力机制卷积神经网络的风电功率短期预测[J].电力系统自动化,2021,45(23):140-149.
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