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这篇论文的核心内容是提出一种在覆冰天气下提高风电机组功率预测精度的方法，主要贡献和方法如下：
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问题背景：随着风电作为新能源发电的主力军，其发电能力的不确定性，特别是覆冰天气对风电机组功率预测准确性的影响，对电力供应保障和电网安全稳定运行提出了挑战。
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研究方法：
- 提出一种基于运行状态与功率特性引导的覆冰天气下风电机组功率预测方法。
- 针对覆冰天气下风电机组样本不平衡问题，使用贝叶斯优化的改进轻量级梯度提升机模型（BO-ILightGBM）进行状态判别并建立运行状态特征标签。
- 针对覆冰天气下非停机运行小样本问题，构建基于功率特性引导的风电机组功率预测模型，减少对数据量的依赖，提高预测准确性。
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技术创新：
- 采用BO-ILightGBM模型解决样本不平衡问题，通过改进损失函数增强模型对少数类样本的判别能力。
- 构建基于物理知识引导的机器学习框架，将风电机组功率特性融入预测模型，提高模型的可解释性和对小样本数据的适应性。
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实验验证：使用广西某风电场的实测数据进行验证，结果表明，与典型预测方法相比，所提方法在覆冰天气下的预测性能显著提升。
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关键词：覆冰天气、不平衡样本、小样本学习、轻量级梯度提升机、风电机组功率特性、风电。
这篇论文为提高风电机组在特殊天气条件下的功率预测精度提供了一种新的方法，对于风电场的运行管理具有重要的实际应用价值。
根据论文内容，复现仿真的基本思路可以概括为以下几个步骤：
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数据准备：收集或生成风电机组在覆冰天气下的数据，包括风速、温度、湿度、气压和功率等。
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运行状态判别：使用BO-ILightGBM模型对风电机组数据样本进行状态判别，区分非停机运行和覆冰停机状态。
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功率预测模型构建：基于风电机组的功率特性，构建基于功率特性引导的风电机组功率预测模型，如phyLSTM、phyGRU和phyBP。
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模型训练：使用覆冰天气下风电机组的数据对模型进行训练，包括调整模型参数和优化算法。
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预测与评估：对训练好的模型进行功率预测，并使用均方根误差（ERMSE）和平均绝对误差（MAE）等指标评估预测性能。
以下是使用Python语言和伪代码表示的程序框架：
# 导入所需的库
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from lightgbm import LGBMClassifier
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error
from some_dnn_library import LSTM, GRU, BP # 假设的深度学习库# 步骤1: 数据准备
def prepare_data():# 加载或生成风电机组数据# 数据应包括风速、温度、湿度、气压和功率等pass# 步骤2: 运行状态判别
def discriminate_operation_state(X, y):# 使用BO-ILightGBM模型进行状态判别# X为特征数据，y为标签数据model = LGBMClassifier()# 假设已经通过贝叶斯优化调整了模型参数model.fit(X_train, y_train)return model.predict(X_test)# 步骤3: 功率预测模型构建
def build_power_prediction_model(input_features):# 构建基于功率特性引导的预测模型# 选择LSTM、GRU或BP网络model = LSTM(input_features) # 或GRU、BPreturn model# 步骤4: 模型训练
def train_model(model, X, y):# 使用覆冰天气下的数据训练模型# 调整模型参数和优化算法model.train(X_train, y_train)return model# 步骤5: 预测与评估
def predict_and_evaluate(model, X_test, y_test):# 使用模型进行预测predictions = model.predict(X_test)# 评估预测性能rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, predictions))mae = mean_absolute_error(y_test, predictions)return rmse, mae# 主程序
if __name__ == "__main__":# 加载数据data = prepare_data()# 划分特征和标签X, y = data.features, data.labels# 划分训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)# 运行状态判别operation_states = discriminate_operation_state(X, y)# 构建并训练功率预测模型power_prediction_model = build_power_prediction_model(X_train)trained_model = train_model(power_prediction_model, X_train, y_train)# 预测和评估rmse, mae = predict_and_evaluate(trained_model, X_test, y_test)print(f"ERMSE: {rmse}, MAE: {mae}")
请注意，上述代码仅为框架示例，具体的函数实现和参数设置需要根据实际的风电数据和模型细节进行调整。此外，some_dnn_library是一个假设的深度学习库，实际应用中需要替换为具体的深度学习框架，并使用相应的API来构建和训练模型。
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