基于贝叶斯网络的风机出力预测

资 源 简 介

基于贝叶斯网络的风机出力预测

详 情 说 明

基于贝叶斯网络的风机出力预测是一种结合概率推理与机器学习的方法，利用历史数据和环境因素构建因果依赖关系，以预测风力发电机的未来出力情况。贝叶斯网络通过节点表示变量（如风速、温度、气压等气象数据或设备参数），边表示变量间的条件概率关系，能够有效处理不确定性并动态更新预测结果。

在预测过程中，通常会引入关键指标，如预测误差率、置信区间和条件概率分布，以评估模型的可信度。此外，贝叶斯网络支持增量学习，当新监测数据到来时，可快速调整网络参数，适应风速突变或季节变化等场景，相比传统确定性模型（如物理方程或时间序列分析）更具鲁棒性。

该方法在可再生能源领域尤其重要，其输出结果可优化电网调度和储能决策，减少弃风现象，提升风电并网的经济性。未来可结合深度学习增强特征提取能力，或融合多源数据（如风机SCADA系统与数值天气预报）进一步提高精度。