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Integrating Physics and Data-Driven Approaches: An Explainable and Uncertainty-Aware Hybrid Model for Wind Turbine Power Prediction
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内容提要
本研究提出了一种混合半参数模型，结合物理启发与非参数方法，解决传统风力涡轮发电预测中的非线性关系问题。该模型提高了预测准确性37%，并量化了不确定性，为风力涡轮优化提供新思路。
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关键要点
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本研究提出了一种混合半参数模型，结合物理启发与非参数方法。
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该模型解决了传统风力涡轮发电预测中无法捕捉复杂非线性关系的问题。
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模型显著提高了预测准确性，精度比传统物理模型提高了37%。
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该模型量化了预测不确定性，为风力涡轮优化提供了新的思路。
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