01
项目背景与目标
风电功率预测的意义、行业痛点、项目目标与范围界定
背景目标
02
数据采集与接入
SCADA系统、测风塔数据、数值天气预报（NWP）数据源介绍
SCADANWP
03
数据预处理（上）
缺失值处理、异常值检测与修正、数据重采样
清洗重采样
04
数据预处理（下）
特征工程（风速、风向、温度、气压等）、标准化与归一化
特征工程归一化
05
探索性数据分析（EDA）
数据分布、相关性分析、时序趋势与季节性分析
EDA相关性
06
特征选择与降维
基于相关性、树模型特征重要性、PCA主成分分析
PCA特征重要性
07
基础模型选型
线性回归、支持向量回归（SVR）、决策树与随机森林
SVR随机森林
08
深度学习模型选型
LSTM、GRU、CNN-LSTM混合模型
LSTMGRUCNN
09
模型训练环境搭建
GPU/CPU配置、PyTorch/TensorFlow框架选择、Docker容器化
DockerPyTorch
10
模型训练与调参（上）
损失函数选择、优化器选择（Adam、SGD）、学习率调度
Adam学习率
11
模型训练与调参（下）
超参数网格搜索、贝叶斯优化、早停法与模型检查点
贝叶斯早停
12
模型评估指标
MAE、RMSE、MAPE、R²、技能分数（Skill Score）
RMSEMAPE
13
模型验证策略
时间序列交叉验证、滚动预测验证、后验测试
交叉验证滚动
14
模型集成与融合
Stacking、Bagging、加权平均融合
StackingBagging
15
不确定性量化
分位数回归、蒙特卡洛Dropout、预测区间构建
分位数Dropout
16
模型部署架构
云端部署（AWS/GCP/Azure）、边缘端部署（嵌入式设备）
云端边缘
17
API服务开发
Flask/FastAPI构建RESTful API、请求与响应格式设计
FastAPIREST
18
实时数据管道
Kafka/Flink流处理、数据缓存与队列机制
KafkaFlink
19
模型监控与告警
数据漂移检测、模型性能衰减监控、自动重训练触发
漂移告警
20
前端可视化看板
基于Grafana/Plotly Dash的实时功率预测展示
GrafanaDash
21
项目文档与规范
API文档（Swagger）、模型卡（Model Card）、技术方案书
SwaggerModel Card
22
版本控制与CI/CD
Git分支策略、Docker镜像构建、Jenkins/GitLab CI流水线
CI/CDGit
23
安全与权限管理
API密钥管理、数据加密、用户角色权限控制
加密权限
24
合规与标准
电网调度规范、数据隐私法规（GDPR）、行业标准（IEC 61400）
GDPRIEC
25
项目测试
单元测试、集成测试、压力测试、A/B测试
单元测试A/B
26
项目复盘与优化
性能瓶颈分析、成本优化、模型迭代策略
复盘优化
27
案例实战（一）
基于LSTM的短期风电功率预测（1-6小时）
LSTM短期
28
案例实战（二）
基于随机森林的超短期风电功率预测（15分钟-1小时）
随机森林超短期
29
案例实战（三）
多风电场联合预测与集群调度
集群联合
30
项目总结与展望
技术趋势（AI+物理融合、数字孪生）、职业发展建议
数字孪生趋势