新能源发电功率预测系统【java/spring/毕业设计/新手/转行/零基础/初学者/入门好帮手/自学编程】

源代码下载
提取码: 7civ

1. 技术栈

1.1 后端技术

技术	说明	官网
SpringBoot	Web应用开发框架	https://spring.io/projects/spring-boot
MyBatis	ORM框架	http://www.mybatis.org/mybatis3/zh/index.html
MyBatisGenerator	数据层代码生成器	http://www.mybatis.org/generator/index.html
Druid	数据库连接池	https://github.com/alibaba/druid
PageHelper	MyBatis物理分页插件	Mybatis_PageHelper: Mybatis分页插件

1.2 前端技术

技术	说明	官网
Vue	前端框架	https://vuejs.org/
Vue-router	路由框架	https://router.vuejs.org/
Vuex	全局状态管理框架	https://vuex.vuejs.org/
Element	前端UI框架	https://element.eleme.io
Axios	前端HTTP框架	https://github.com/axios/axios
Echarts	图表框架	https://echarts.apache.org/zh/index.html

2. 环境搭建

2.1 开发工具

技术	说明	官网
IDEA	开发IDE	https://www.jetbrains.com/idea/download
X-shell	Linux远程连接工具	http://www.netsarang.com/download/software.html
Navicat	数据库连接工具	http://www.formysql.com/xiazai.html
PowerDesigner	数据库设计工具	http://powerdesigner.de/
Axure	原型设计工具	https://www.axure.com/
XMind	思维导图设计工具	https://xmind.cn
Postman	API接口调试工具	https://www.postman.com/
MarkText	Markdown编辑器	https://github.com/marktext/marktext

2.2 开发环境

技术	说明	官网
JDK	1.8	https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
Mysql	5.7	https://www.mysql.com/
Nginx	1.22	http://nginx.org/en/download.html

2.3 快速启动

1. 启动管理后台

打开命令行，输入以下命令

cd transport_management_system/ep
mvn install
mvn clean package
java -Dfile.encoding=UTF-8 -jar transport_management_system/ep/target/ep-0.0.1-SNAPSHOT-exec.jar

2. 启动管理后台前端

打开命令行，输入以下命令

cd transport_management_system/ep-vue
npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org
npm run dev

此时，浏览器打开，输入网址http://localhost:8081, 此时进入管理后台登录页面。

3. 项目介绍

3.1 数据采集

1. 气象数据采集

• 与气象数据源（如气象局、卫星气象服务等）对接，实时获取与新能源发电相关的气象数据，包括但不限于温度、风速、风向、湿度、光照强度、云层覆盖度等。
• 支持多种气象数据格式的解析，确保数据的准确性和完整性。
• 设定数据采集频率，根据不同的新能源类型（如太阳能、风能等）和预测需求，动态调整采集间隔。

2. 发电设备数据采集

• 通过传感器网络或设备通信接口，实时采集新能源发电设备的运行数据，如设备功率输出、转速、温度、振动等参数。
• 对采集到的设备数据进行初步处理，如滤波、去噪等，以提高数据质量。
• 实现对不同类型发电设备（如光伏组件、风力发电机等）的数据采集适配，确保系统的通用性。

3. 历史数据导入

• 提供历史气象数据和发电功率数据的导入功能，支持多种数据格式（如CSV、Excel、数据库导出文件等）。
• 对导入的历史数据进行校验和清洗，去除异常数据和重复数据，确保数据的可用性。
• 将导入的历史数据存储到系统的数据仓库中，用于后续的模型训练和分析。

3.2 数据预处理

1. 数据清洗

• 检测并处理缺失值，采用插值、填充默认值或基于统计学方法进行估算等方式，填补数据空缺。
• 识别并去除异常值，通过设定阈值、统计分析或基于机器学习的异常检测算法，剔除不符合物理规律或明显错误的数据点。
• 统一数据格式和单位，将不同来源的数据转换为系统内部统一的标准格式，便于后续处理。

2. 特征工程

• 根据新能源发电功率预测的需求，提取与发电功率相关的关键特征，如气象数据中的季节性特征、时间序列特征，以及设备运行数据中的状态特征等。
• 对特征进行归一化或标准化处理，使不同量纲和范围的特征值处于同一数量级，提高模型训练的效率和准确性。
• 构建特征组合，通过组合多个原始特征生成新的特征，挖掘数据中隐藏的关联信息，增强模型的预测能力。

3. 数据分区

• 将处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集，按照一定的比例（如70%、15%、15%）进行分配，为模型训练和评估提供数据支持。
• 支持数据分区的动态调整，根据模型训练的需求和数据量的变化，灵活调整各数据集的大小。

3.3 预测模型构建

1. 模型选择与配置

• 提供多种新能源发电功率预测模型的选项，包括物理模型（如基于气象物理过程的模型）、统计模型（如时间序列分析模型）和机器学习模型（如神经网络、支持向量机等）。
• 允许用户根据新能源类型、数据特点和预测精度要求，选择合适的模型，并对模型的参数进行配置和调整。
• 对于机器学习模型，支持模型的超参数优化，通过网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法，自动寻找最优的模型参数组合。

2. 模型训练与验证

• 使用训练集数据对选定的模型进行训练，通过迭代优化算法，调整模型的参数，使模型能够学习到数据中的规律和特征。
• 在验证集上对训练好的模型进行验证，评估模型的性能指标，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）等，判断模型的准确性和泛化能力。
• 根据验证结果，对模型进行调整和优化，如修改模型结构、调整参数或重新选择特征等，直至模型达到满意的性能指标。

3. 模型融合与集成

• 支持多种模型的融合与集成，通过将不同类型的模型进行组合，充分发挥各模型的优势，提高预测结果的准确性和稳定性。
• 提供模型融合的方法选择，如加权平均、投票法、堆叠法等，用户可以根据实际情况选择合适的融合策略。
• 对融合后的模型进行整体评估和优化，确保模型在不同场景下的性能表现。

3.4 预测结果输出

1. 预测结果生成

• 根据训练好的模型和实时采集的输入数据（气象数据和设备运行数据），实时生成新能源发电功率的预测结果。
• 预测结果包括短期预测（如未来几小时或一天内的功率变化）和中长期预测（如未来几天或一周内的功率趋势），满足不同应用场景的需求。
• 以可视化图表（如折线图、柱状图、曲线图等）和表格的形式展示预测结果，直观呈现发电功率的变化趋势和数值信息。

2. 预测结果评估

• 对预测结果与实际发电功率进行对比分析，计算预测误差指标，如相对误差、均方根误差等，评估预测模型的准确性和可靠性。
• 根据预测误差的分布情况，分析模型的偏差和不足，为后续的模型优化提供参考依据。
• 提供预测结果的不确定性分析，通过计算置信区间或概率分布等方式，量化预测结果的不确定性，为决策提供更全面的信息支持。

3. 结果推送与通知

• 将预测结果实时推送给相关用户或系统，如电网调度中心、发电企业运维人员等，支持多种推送方式，如电子邮件、短信、即时通讯工具或系统接口调用等。
• 根据用户的设置和需求，对预测结果进行定制化推送，如仅推送关键时段的预测信息或满足特定条件的预警信息。
• 提供推送记录和反馈功能，用户可以查看推送历史和接收方的反馈信息，确保信息的有效传递和及时处理。

3.5 系统管理与维护

1. 用户管理

• 实现用户注册、登录和权限管理功能，根据用户的不同角色（如系统管理员、预测分析师、运维人员等）分配相应的操作权限，确保系统的安全性和数据的保密性。
• 提供用户信息的维护功能，包括用户资料的修改、密码重置、权限调整等，方便用户管理和系统维护。
• 支持用户权限的动态调整，根据用户的工作职责变化或系统需求调整，灵活修改用户的权限设置。

2. 数据管理

• 对采集到的各类数据进行存储管理，采用分布式存储或云存储技术，确保数据的安全性和可扩展性。
• 提供数据备份与恢复功能，定期对系统数据进行备份，防止数据丢失或损坏，并在需要时能够快速恢复数据。
• 实现数据的查询与统计功能，用户可以根据时间范围、数据类型、新能源类型等条件，快速查询和统计历史数据，为数据分析和决策提供支持。

3. 模型管理

• 对已构建的预测模型进行统一管理，包括模型的存储、版本控制、更新与维护等。
• 提供模型的性能监测功能，实时跟踪模型在实际运行中的表现，如预测误差的变化趋势、模型的响应时间等，及时发现模型的异常情况。
• 支持模型的在线更新和优化，根据新的数据和反馈信息，动态调整模型的参数或重新训练模型，确保模型的持续有效性。

4. 系统监控与日志管理

• 实现对系统运行状态的实时监控，包括服务器性能、网络连接、数据采集进度、模型训练状态等，及时发现并处理系统故障和异常情况。
• 提供系统日志管理功能，记录系统的操作日志、运行日志和错误日志等，方便系统管理员进行故障排查和性能分析。
• 支持日志的查询、分析和导出功能，用户可以根据需要查看和分析日志信息，为系统的优化和改进提供依据。