《Results in Engineering》：Wind Speed Prediction Using Sparse SCADA Data of an Offshore Wind Farm of Pakistan Using Different Machine Learning Techniques
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本研究针对巴基斯坦贾姆皮尔风电场的稀疏SCADA数据，采用梯度提升等特征选择方法优化输入参数，系统比较了线性回归、随机森林、AdaBoost、支持向量回归、XGBoost、LSTM和GRU等7种机器学习模型的风速预测性能。结果表明，集成学习模型（尤其是XGBoost和随机森林）在R2（0.99）和RMSE（0.04-0.05）指标上表现最优，为高精度风电预测提供了可靠技术方案。
随着全球能源结构转型加速，风能作为最具潜力的可再生能源之一，其装机容量在2024年底已突破1,136吉瓦。然而，风能的间歇性特性给电网稳定运行带来严峻挑战，精准的风速预测成为提高风电消纳能力的关键技术瓶颈。巴基斯坦信德省平原拥有高达346吉瓦的风电开发潜力，但当地风电场长期依赖国际机构的传统预报方案，存在数据适应性差、精度不足等痛点。更棘手的是，SCADA（数据采集与监控系统）虽能每秒采集数百维运行参数，却因数据稀疏性（即高维度特征中有效信息占比低）导致预测模型易受噪声干扰。
为破解这一难题，Shakir Ali Soomro团队在《Results in Engineering》发表研究，首次系统评估了多种机器学习算法对稀疏SCADA数据的风速预测效能。研究人员选取巴基斯坦贾姆皮尔1.5兆瓦风电场2021年全年数据，以10分钟为采样间隔，构建包含51916条记录的数据集。通过梯度提升特征选择技术筛选出"发电机转速均值""理论有功功率"等关键参数，并采用IQR（四分位距）法进行异常值封顶处理。研究团队创新性地将传统线性回归、集成学习（随机森林、AdaBoost、XGBoost）与深度学习（LSTM、GRU）模型置于同一评估框架，采用MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）和R2（决定系数）三重指标量化性能。
在技术方法层面，研究重点部署了七类算法：线性回归（LR）通过最小二乘法拟合风速与特征参数关系；随机森林（RF）以多棵决策树投票机制降低过拟合风险；XGBoost（极端梯度提升）通过正则化项优化梯度提升过程；长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）则利用遗忘门、输入门等结构捕捉时间序列依赖。所有模型采用80%-10%-10%的数据划分策略，并经过Z-score标准化处理。
模型性能横向对比
随机森林在测试集上表现惊艳，R2达0.967且训练耗时仅1.79秒，其残差分布紧密聚集在零误差线周围，显示出卓越的稳定性。XGBoost则以R2 0.9701的成绩略胜一筹，尤其在高风速区间（>12m/s）的预测精度显著优于其他模型。值得注意的是，支持向量回归（SVR）虽在线性核函数下表现平平（R2 0.9387），但通过高斯核变换后显示出处理非线性关系的潜力。深度学习模型中，LSTM与GRU的R2值均稳定在0.88左右，虽然预测精度不及树模型，但其训练损失曲线在150个epoch后收敛至0.004，证明了对时间序列特征的有效学习。
关键发现与工程价值
研究表明，基于SCADA数据的风速预测存在明显的算法适应性差异：树模型（XGBoost、随机森林）在特征交互建模方面具有天然优势，其Shapley值分析显示"发电机转速"和"理论功率"的贡献度合计超60%；而序列模型（LSTM、GRU）虽能捕捉风速的时序波动规律，但受限于数据稀疏性，其潜在优势未能充分发挥。通过残差分析进一步发现，线性回归在风速突变点（如切出风速22m/s附近）会出现系统性偏差，而集成模型能保持误差在±0.5m/s区间内。
该研究为高比例新能源接入电网提供了重要技术支撑：一方面，证实了基于梯度提升特征选择的机器学习方法可将风速预测误差控制在0.3m/s以内，较传统物理模型提升约40%；另一方面，通过量化不同算法的计算效率（XGBoost预测耗时0.11秒）与精度平衡，为风电场实时功率调控提供了算法选型依据。未来工作将聚焦于混合建模框架开发，结合流体力学方程与数据驱动方法，进一步提升极端天气下的预测鲁棒性。
