Page 113 - 新能源风力发电技术及其发展研究

Research on New Energy Wind Power Generation Technology and Development
新能源风力发电技术及其发展研究

训练过程中调整这些权重以最小化损失函数，实现对复杂模式的学习和记忆。典
型的激活函数包括 Sigmoid、ReLU 等。
优点：能够自动提取特征，适应性强；可以处理非线性关系。

局限性：需要大量标注数据进行训练；容易陷入局部最优解；解释性差。
应用场景：对于风力发电设备来说，浅层神经网络可以用于短期负荷预测，
基于历史功率输出和其他相关因素（如气象条件），预测未来几个小时内的电力
需求变化。这有助于优化电网调度，确保供需平衡。

2. 深度学习
工作原理：随着网络层数的增加，形成了深层结构，如卷积神经网络（CNN）、
循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）。它们擅长捕捉时间
序列数据中的长期依赖关系，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。

优点：强大的特征表达能力；能够处理复杂的非线性模式；端到端的学习方
式减少了人工特征工程的需求。
局限性：计算资源消耗大；需要海量高质量的数据支持；模型解释性较差。
应用场景：在风力发电设备故障预测中，深度学习模型尤其适用于处理大

规模、高频率的时间序列数据，如 SCADA 系统记录的实时运行参数。例如，
LSTM 网络可以用来预测未来几天内的功率输出情况，或者提前预警即将发生的
故障。此外，CNN 可以用于分析风电场的卫星遥感影像，辅助选址规划和环境
影响评估。

（五）K 近邻算法
1. 工作原理
K 近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种基于实例的学习方法，广
泛应用于分类和回归任务。其基本思想是通过比较新样本与已有样本之间的相似

度来推断新样本的类别或数值。具体步骤如下。
距离计算：对于一个新样本，首先计算它与训练集中所有已知样本之间的距
离。常用的度量方式包括：
欧氏距离（Euclidean Distance）：适用于连续性特征。

曼哈顿距离（Manhattan Distance）：也称为城市街区距离，适合某些特定场景。
闵可夫斯基距离（Minkowski Distance）：欧氏距离和曼哈顿距离的广义形式。
选取最近邻居：根据计算出的距离，选择距离最近的 K 个样本作为“邻居”。

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