本工具是一款基于 CW-EMA分解与组合神经网络 的高精度风电功率预测系统, 支持 短期风功率预测 中期风功率预测 长期风功率预测。 通过先进的 CW-EMA 分解方法提取风电功率序列的特征,结合组合神经网络模型进行预测, 显著提升风功率预测的 准确性和稳定性, 助力风电场优化运营与 电力调度决策。
基于Complementary Wavelet-Exponential Moving Average (CW-EMA) 分解方法,提取风电功率序列的趋势、周期和波动特征。
采用组合神经网络模型,结合多种深度学习算法优势,对分解后的特征进行精准预测。
本工具基于CW-EMA分解与组合神经网络技术,预测精度显著高于传统方法,适用于各类风电场。
预测结果可直接用于风电场调度决策、运维优化、电力市场交易等场景。