风电功率预测

基于随机森林（Random Forest, RF）的风电功率预测是一种常用且有效的方法。以下是基于RF的风电功率预测的一般步骤：

数据准备：收集与风电场发电功率相关的数据，包括风速、风向、温度、湿度等气象数据以及风电场的历史功率数据。
数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。确保数据的质量和完整性。
特征选择：选择对风电功率预测有影响的特征。可以使用统计方法、相关性分析等技术来确定最相关的特征。
数据集划分：将数据集划分为训练集和测试集。通常采用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。
随机森林构建：构建随机森林模型。随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树组成。每个决策树基于不同的特征子集和部分训练数据进行构建。
模型训练：使用训练集对随机森林模型进行训练。每个决策树都从随机选择的特征子集中学习，并使用袋外数据（out-of-bag data）进行验证。
预测：使用训练好的随机森林模型对测试集进行预测。对于每个输入样本，通过决策树投票或取平均值来得到最终的预测结果。
模型评估：使用测试集对预测结果进行评估，计算预测误差ÿ