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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，對環境造成污染。 生物質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，是大規模電網并網的重要組成部分。 為實現3060碳達峰和碳中和目標，需要大力發展新能源，減少碳排放。 然而，風電具有較強的隨機性、波動性、反調峰特性，風電功率預測精度較低，給電力系統帶來了巨大的挑戰。 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，直接用其進行數據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性，確保電網系統安全穩定運行。 。 首先對風電數據進行數據預處理，對異常或缺失數據進行修正。 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，預測冬夏秋冬季節降維的典型場景。 使用深度學習網絡進行預測時風電功率預測品牌，會存在超參數確定的問題。 本文采用改進的粒子群優化算法（IPSO）進行預測。 選擇超參數，然后使用優化的深度學習神經網絡來預測風電功率。 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
