01
风能基础与资源评估
全球风能资源分布 · 风功率密度计算 · 风切变 · 湍流强度 · 宏观选址
资源选址
02
测风数据采集与处理
测风塔安装 · 传感器原理 · 数据采集 · 质量控制 · 异常值处理
数据传感器
03
风功率曲线建模
理想/实际曲线 · 制造商vs实测 · 多项式/样条/S曲线拟合
曲线拟合
04
数值天气预报基础
NWP原理 · 全球vs区域模型 · WRF · GFS/ECMWF · 预报误差
NWPWRF
05
时间序列分析入门
分解(趋势/季节/残差) · ACF · PACF · 平稳性(ADF)
时序ACF
06
ARIMA模型
AR/MA · 参数(p,d,q)选择 · 模型诊断 · 残差检验 · 滚动预测
ARIMA预测
07
SARIMA模型
季节性差分 · (p,d,q)(P,D,Q,s) · 周期识别 · 模型对比
季节SARIMA
08
机器学习基础
特征工程(风速/风向/温度/气压/湿度) · 归一化 · 数据划分 · 交叉验证
特征归一化
09
线性回归模型
多元线性回归 · L1/L2正则化 · 岭回归 · Lasso · 特征重要性
回归正则化
10
支持向量回归 SVR
核函数(RBF/多项式/线性) · 超参数(C,gamma,epsilon) · 对比线性回归
SVR核函数
11
随机森林回归
集成学习 · 决策树 · 超参数(n_estimators, max_depth) · 特征重要性
随机森林集成
12
梯度提升树 GBRT
Boosting · XGBoost/LightGBM/CatBoost · 早停法 · 学习率调优
GBRTXGBoost
13
神经网络入门
感知机 · 激活函数(ReLU/Sigmoid/Tanh) · 损失函数 · 反向传播 · 梯度下降
神经网络激活
14
LSTM网络
RNN基础 · 遗忘门/输入门/输出门 · 时间步长 · 序列到序列
LSTMRNN
15
CNN在风能中的应用
1D-CNN · 卷积核 · 池化层 · CNN-LSTM混合 · 多变量输入
CNN混合模型
16
注意力机制
自注意力 · 多头注意力 · Transformer · 时间序列注意力 · 性能提升
注意力Transformer
17
混合模型
物理-统计混合 · NWP-ML融合 · Stacking/Blending · 权重优化
混合集成
18
超参数调优
网格搜索 · 随机搜索 · 贝叶斯(Optuna/Hyperopt) · 学习率调度 · 早停
调优贝叶斯
19
模型评估指标
MAE/RMSE/MAPE/R² · 技能分数(SS) · 预测区间 · 分位数损失
评估指标
20
不确定性量化
概率预测 · 分位数回归 · Monte Carlo Dropout · 贝叶斯神经网络 · 区间校准
不确定性概率
21
短期预测 (0-6h)
持续性模型 · 线性外推 · NWP快速更新 · 雷达外推 · 实时数据融合
短期实时
22
中期预测 (6-72h)
NWP主导 · 多模式集成 · 集合预报 · MOS · 偏差校正
中期NWP
23
长期预测 (月/年)
气候模式 · 历史统计 · 概率分布拟合 · 资源评估 · 发电量估算
长期气候
24
风电场功率聚合
单机到全场 · 尾流效应(Jensen/Park) · 尾流叠加 · 发电量损失
聚合尾流
25
实时预测系统架构
数据管道 · Kafka · Flink · TensorFlow Serving · API设计
架构流处理
26
模型部署与MLOps
DVC · Docker · Kubernetes · CI/CD · 监控告警
MLOps部署
27
边缘计算与嵌入式预测
Jetson/树莓派 · 模型压缩(量化/剪枝/蒸馏) · ONNX Runtime · 低延迟
边缘嵌入式
28
电力市场与调度
日前/实时市场 · 辅助服务 · 爬坡率约束 · 预测误差惩罚 · 竞价策略
市场调度
29
储能与风能协同
储能容量配置 · SOC管理 · 充放电策略 · 平滑出力 · 预测辅助调度
储能协同
30
案例实战：海上风电场预测系统
数据获取 · 特征工程 · 模型选型 · 训练调优 · 部署上线 · 效果评估
实战海上风电