风电功率预测

基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的风电功率预测可以通过以下步骤实现：

数据准备：收集与风电场发电功率相关的数据，包括风速、风向、温度、湿度等气象数据以及风电场的历史功率数据。
数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。确保数据的质量和完整性。
数据集划分：将数据集划分为训练集和测试集。通常采用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。
数据标准化：对数据进行标准化处理，将不同量纲的数据转化为统一的尺度。常见的标准化方法有Z-score标准化和Min-Max标准化等。
数据转换：将输入数据进行转换，以适应CNN的输入格式。对于时间序列数据，可以将其转化为二维矩阵，其中行表示时间步，列表示不同的特征。
CNN网络构建：构建CNN模型用于风电功率预测。CNN模型包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层用于提取输入数据的空间特征，池化层用于降低特征的维度，全连接层用于进行最终的预测。
网络训练：使用训练集对CNN模型进行训练。通过反向传播算法更新网络参数，使得预测结果逼近实际的风电功率。