利用 SCADA 数据和连续学习进行风力发电预测的偏差校正

通过改变CNN-LSTM和自回归模型的输入数据形状，提出了一种新的特征工程方法，以提高对噪声的处理能力。结果显示，该方法能够以83％的准确率预测长达24个时间步的未见数据，并在短期、中期和长期预测方面表现出较高的准确性。