审稿意见
一、总体评价
《基于深度学习的风电功率预测技术研究》一文针对风电功率预测问题，提出了一种结合长短时记忆网络（LSTM）和变分模态分解（VMD）的新型预测框架，并通过实例数据验证了其有效性。文章选题新颖，具有较高的理论价值和实际应用意义，对风电功率预测领域的研究具有一定的推动作用。然而，文章在部分内容的表述、实验设计的严谨性以及结论的推广性方面仍有待改进。

二、内容评价
引言
优点：文章开头明确了研究背景和意义，指出了风电功率预测的重要性以及现有预测方法的局限性，为文章的研究方向奠定了基础。
建议：可以进一步细化风电功率预测在电力系统中的重要性，以及现有预测方法存在的主要问题，以便更好地引出文章的研究动机和创新点。
文献综述
优点：文章对风电功率预测领域的现有研究进行了较为全面的综述，包括组合预测方法、数据预处理技术等，为文章的研究提供了理论基础。
建议：可以增加对深度学习在风电功率预测中应用的最新研究进展的综述，以突出文章研究的创新性和前沿性。
研究方法
优点：文章详细介绍了LSTM的基本原理和VMD方法的应用，以及新型预测框架的构建过程，逻辑清晰，易于理解。
建议：
在介绍LSTM和VMD时，可以增加一些具体的数学公式和算法流程，以便读者更深入地理解这些方法。
对实验数据的来源和处理过程进行更详细的描述，以提高实验的可重复性和严谨性。
实验与结果
优点：文章通过实例数据对新型预测框架进行了验证，并与其他预测模型进行了对比，结果显示该框架具有较高的预测精度。
建议：
增加对实验数据的详细分析，如数据的统计特征、数据的预处理过程等，以便读者更全面地了解实验情况。
对实验结果进行更深入的讨论，分析不同预测模型在不同条件下的表现，以及预测误差的可能来源。
结论
优点：文章总结了研究的主要发现，并强调了新型预测框架的优势和应用前景。
建议：结论部分可以更加简洁明了，突出研究的创新点和实际应用价值。同时，可以提出一些未来研究的展望和建议，以引导该领域的研究方向。
三、科学性与准确性评价
优点：文章整体内容科学、准确，实验设计合理，数据分析详尽，结论合理可靠。
建议：
对部分实验数据进行更详细的统计分析和验证，以确保实验结果的可靠性和准确性。
对预测误差进行更深入的讨论和分析，以揭示误差的可能来源和减小误差的方法。
四、语言与表达
优点：文章语言流畅，表达清晰，逻辑性强。
建议：
对部分专业术语进行解释或定义，以便非专业读者理解。
对长句进行适当拆分或重组，提高文章的可读性。
五、图表与格式
优点：文章提供了丰富的图表来展示实验结果，有助于读者更直观地理解研究内容。
建议：
统一图表格式，确保图表清晰、规范。
增加图表标题和注释，以便读者更好地理解图表内容。
六、文献引用与评价
优点：文章适当引用了相关文献来支持自己的观点，体现了学术严谨性。
建议：
增加对引用文献的简要评价，说明其对文章内容的贡献和启示。
注意文献引用的格式和规范性，确保符合期刊的要求。
七、建议与改进
细化实验设计：对实验数据的来源、处理过程和统计分析进行更详细的描述，以提高实验的可重复性和严谨性。
深入数据分析：对实验结果进行更深入的讨论和分析，揭示预测误差的可能来源和减小误差的方法。
完善结论表述：结论部分可以更加简洁明了，突出研究的创新点和实际应用价值。同时，提出一些未来研究的展望和建议。
规范文献引用：注意文献引用的格式和规范性，增加对引用文献的简要评价。
八、结论
综上所述，《基于深度学习的风电功率预测技术研究》一文在风电功率预测领域具有较高的理论价值和实际应用意义。然而，文章在部分内容的表述、实验设计的严谨性以及结论的推广性方面仍有待改进。建议作者根据审稿意见进行相应修改和完善，以提高文章的质量和学术水平。