基于随机森林算法的风电场出力预测研究的任务书.docx

基于随机森林算法的风电场出力预测研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着全球经济的快速发展和人们对可再生能源的需求不断增加，风电场成为了世界各地广泛使用的一种清洁能源。而风电场出力预测是风电场管理中至关重要的一环，对于风电场的安全运行和经济效益具有重大意义。
目前，预测风电场出力的方法主要有物理模型和数据驱动模型两种，其中数据驱动模型通常采用回归算法进行预测，如多元线性回归、支持向量回归、神经网络等。然而，这些方法往往依赖于数据的线性变化和分布，对于复杂的非线性问题往往难以解决。
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，在数据量大、数据维度高和特征之间相互影响等方面具有很强的优势。本项目旨在基于随机森林算法，探究风电场出力预测的可行性和有效性。
二、任务目标
本项目旨在利用随机森林算法对风电场出力进行预测，实现对风电场的出力情况进行准确预测，并为实际运营提供科学参考，最终达到以下目标：
1.探究基于随机森林算法的风电场出力预测模型的建立方法及其关键技术；
2.通过实验验证基于随机森林算法的风电场出力预测模型的有效性和准确性；
3.为实际运营提供准确的风电场出力预测结果，提高风电场的经济效益和环境效益。
三、任务内容
1.搜集风电场出力数据，包括风速、发电机转速、温度等因素，并进行数据处理和特征提取；
2.探究随机森林算法的原理和基本流程，确定决策树数量、特征选择方法、划分方法等参数；
3.基于随机森林算法，建立风电场出力预测模型，利用训练集进行模型训练和验证；
4.对模型进行评价和优化，采用交叉验证方法评估模型性能，并进行特征重要性分析；
5.使用测试集验证模型预测能力，对比随机森林算法和传统回归算法在风电场出力预测方面的效果；
6.编写实验报告，总结研究成果，提出研究不足和展望。
四、预期成果
1.完成基于随机森林算法的风电场出力预测模型的建立和验证，实现对风电场出力的精准预测；
2.分析特征对于风电场出力的影响，提取关键特征，为实际运营提供参考；
3.总结研究成果，提出研究不足和展望，为相关研究提供参考。
五、任务安排
1月15日至1月25日：搜集风电场出力数据，进行数据处理和特征提取；
1月26日至2月5日：分析随机森林算法原理，确定决策树数量、特征选择方法、划分方法等参数；
2月6日至2月15日：建立基于随机森林算法的风电场出力预测模型，利用训练集进行模型训练和验证；
2月16日至2月25日：对模型进行评价和优化，采用交叉验证方法评估模型性能，并进行特征重要性分析；
2月26日至3月5日：使用测试集验证模型预测能力，完成实验报告的编写和总结研究成果；
3月6日至3月10日：复查实验结果，修改报告，并做好相关的展示准备。
六、参考文献
1.刘志鹏.基于随机森林算法的风电场出力预测[J].电力系统保护与控制,2019,47(4):19-23.
2.朱明，赵德瑛.基于随机森林算法的风电场出力预测研究[J].电工电气,2018,35(4):73-78.
3.BreimanL.Randomforests[J].Machinelearning,2001,45(1):5-32.
4.LiZ,JinS,LiC.Windpowerpredictionmethodbasedonrandomforestandsupportvectormachinewithmulti-scaleselector[J].Appliedenergy,2017,205:1042-1060.