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基于机器学习的风力发电预测的任务书
任务书：基于机器学习的风力发电预测
背景
风力发电是一种可再生能源，越来越受到广泛的关注和使用。然而，风力发电的不稳定性是一个重要问题，从而影响了其在电力系统中的可靠性和经济性。因此，预测风力发电量是风力发电系统中的一个重要任务，可以帮助电力公司合理规划和优化电力系统。
研究目的
本项目的研究目的是基于机器学习技术，对风力发电量进行预测，提高风力发电的可靠性和经济性，实现系统的智能化管理与优化。
研究内容
1.数据采集和预处理
采集历史风速数据和风力发电量数据，对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据清洗等。
2.特征选择和提取
根据历史数据和相关文献，选择合适的特征并进行特征提取。主要考虑到风速、风向、气温、湿度、大气压等气象因素，以及季节性和时间性因素。
3.算法模型建立和训练
应用机器学习算法，建立风力发电量预测模型，如支持向量回归（SVR）、人工神经网络（ANN）和决策树（DT）等算法。根据历史数据，训练模型，并对模型进行调参优化。
4.模型评估和应用
对训练好的模型进行测试和评估，比较不同算法模型的性能，包括对新数据的预测精度、泛化能力、稳定性等指标。
最后，将该模型应用于实践，为电力公司合理规划和运营系统提供有效的预测结果。
研究成果
1.本项目将建立基于机器学习的风力发电量预测模型，并将该模型应用于实践，提高风力发电的可靠性和经济性，实现系统的智能化管理与优化。
2.通过对不同算法模型进行比较和评估，本项目将为不同应用场景提供参考，并为类似研究提供思路和方法。
研究计划
本项目的研究时间为三个月，主要包括以下阶段：
1.数据采集和预处理（1个月）
2.特征选择和提取（1个月）
3.算法模型建立和训练（1个月）
4.模型评估和应用（1个月）
研究结果
本项目的研究结果将包括：
1.风力发电量预测模型
2.模型评估和分析报告
3.发表1-2篇相关的科研论文
参考文献
1.Song,Y.,Park,H.,&Shin,J.(2018).Performanceanalysisofmachinelearningalgorithmsforwindpowerprediction.InternationalJournalofPrecisionEngineeringandManufacturing-GreenTechnology,5(2),221-230.
2.Gao,F.,&Yang,D.(2016).Anovelmachinelearningapproachforwindpowerprediction.JournalofRenewableandSustainableEnergy,8(4),043307.
3.Hu,J.,Wang,W.,&Jin,H.(2015).Researchonwindpowergenerationforecastingbasedonimprovedrandomforest.JournalofRenewableEnergy,83,443-451.
4.Zhang,X.,Mi,Z.,Wang,X.,&Liu,P.(2017).Windpowerforecastingbasedonextremelearningmachine.IOPConferenceSeries:EarthandEnvironmentalScience,78(1),012098.