本文评估了多种机器学习风力发电预测模型，发现卷积神经网络在48小时风力预测中表现最佳，平均误差降至22%。研究引入了连续学习策略以提升预测性能，并提出了基于贝叶斯神经网络的虚拟负载监测方法，解决了负载监测不全的问题。此外，结合SCADA数据的时间序列方法提高了发电量预测的准确性，强调了自动化定制的重要性。