基于机器学习的水电站出力的优化决策问题

“十四五”规划中指出,要适度加大对新能源的开发与利用,而水能开发利用效率不高的情况频出,仍有部分水电站面临着发电量少、耗损高等问题。在绿色低碳转型、实现“双碳”的目标下,充分开发利用水资源,将为经济社会发展发挥极大的助推作用。本文通过对2003-2021年山东省水电站发电量相关数据的收集并分析,运用机器学习与单目标优化对数据进进行筛选和边缘优化,建立贝叶斯岭回归模型,进而针对具体水电站的发电量等数据进行合理预测分析,为水电站提供较合理的工作调度方案。