论文精度：基于多特性组合的机器学习海上风电功率预测模型
论文地点：https://arxiv.org/pdf/2503.13493一、研究背景与意义
1.1 海上风电发展现状
随着环球能源需求激增与环境问题加剧，海上风电已成为能源转型的重要方向。美国墨西哥湾等近海地区依附稳固风力资源，成为海上风电开发的热点。风电场的选址和运营高度依赖精准的风速和功率预测，但存在三大焦点挑衅：
[*]数据维度复杂：需整合景象站、浮标、卫星等多源异构数据
[*]时空不确定性：风速具有高度颠簸性和间歇性特性
[*]物理转换误差：从风速到功率的非线性转换存在累积误差
1.2 机器学习预测模型演进
传统预测方法（ARIMA等）在非线性特性处理上存在局限，比年研究热点转向机器学习：
[*]时序模型：LSTM/GRU捕捉时间依赖性
[*]空间模型：TCN处理空间相关性
[*]混淆模型：CNN-GRU-CGAN融合时空特性
[*]Transformer：自注意力机制处理长序列
二、研究目标与方法论
2.1 焦点科学问题
本文聚焦两个关键问题：
[*]特性组合效应：单特性vs多特性输入的预测性能差异
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