基于集成学习的风电功率预测

为了更好地规划和管理风力发电系统,本论文提出了一种基于集成学习的机器学习算法,用于预测风机在2天内的输出功率。我们收集了大量的风速、风向、气温等气象观测数据,并结合历史功率数据建立了一个综合的数据集。针对这一数据集,我们采用了一种集成学习方法,通过对比多个机器学习模型的性能指标,结果表明我们提出的模型在风电功率预测上取得了优异的性能,实现了对风电功率的准确预测。