风力发电在可再生能源中具有重要地位,但其产出受气象因素影响较大。本文基于贝叶斯方法,对风力发电短期概率进行预测,以提高电网的稳定性和优化电力调度。具体地,本文从贝叶斯框架入手,利用监督学习算法,结合历史数据和风速、风向等气象要素,建立风力发电短期概率预测模型,实现对未来数小时内风力发电量的精准估计。此外,本文还介绍了贝叶斯方法在风力发电短期概率预测中的应用,以及预测结果在电力调度中的实际应用效果。通过实验证明,本文提出的方法对于提升风力发电的可靠性和电力调度的效率具有一定的参考价值。
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