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1.前言

1.1.运行效果：风速发电预测（线性回归模型 、XGBoost模型 、决策树回归模型 、随机森林回归模型 、梯度提升回归模型与LSTM模型对比，多特征输入，单标签输出，可轻易替换_哔哩哔哩_bilibili

1.2.环境库：

如果库版本不一样， 一般也可以运行，这里展示我运行时候的库版本，是为了防止你万一在你的电脑上面运行不了，可以按照我的库版本进行安装并运行

如果想查看自己本地目前库的版本，可以运行下面的代码

import tensorflow as tf print("TensorFlow版本:", tf.__version__) import numpy as np import pandas as pd import datetime as dt import plotly import matplotlib print("NumPy版本:", np.__version__) print("Pandas版本:", pd.__version__) print("Plotly版本:", plotly.__version__) print("Matplotlib版本:", matplotlib.__version__) import xgboost import sklearn print("XGBoost版本:", xgboost.__version__) print("sklearn版本:", sklearn.__version__)

2.数据集介绍

2022年美国某个风电场数据集（从1月1号中午12:00开始收集数据，截止时间为：12月31号下午11:00，每隔一个小时收集数据一次），一共8760行数据。

一共有6列数据：列名字为Time stamp（2022）； System power generated | (kW) ；Wind speed | (m/s)； Wind direction | (deg)； Pressure | (atm) ；Air temperature | ('C)；

对应的中文名字：时间戳（"Time stamp"）；系统发电功率；风速；风向；气压；空气温度。

数据开始位置

数据截止位置

3.项目文件夹

data文件夹装载风力发电数据集

code.py是线性回归模型 、XGBoost模型 、决策树回归模型 、随机森林回归模型 、梯度提升回归模型

LSTM.py是LSTM预测模型

version.py是查看自己本地目前库的版本

4.效果

4.1.五个传统机器学习模型（线性回归模型 、XGBoost模型 、决策树回归模型 、随机森林回归模型 、梯度提升回归模型）

一个样本的特征：风速；风向；气压；空气温度；样本对应的标签：系统发电功率。

训练集与测试集比例：4:1。也就是前6608行数据为训练集，后1652行是测试集。

线性回归模型

XGBoost模型

决策树回归模型

随机森林回归模型

梯度提升回归模型

五个模型的训练集与测试集RMSE

测试集的MSE

4.2.LSTM模型

因为前面五个传统机器学习模型效果已经不错了，所以这里LSTM采用另外一种特征情况

一个样本的特征（黄色部分）：系统发电功率前24个值；样本对应的标签（蓝色部分）：第25个点的系统发电功率。

LSTM模型：测试集预测值和真实值