目录
MATLAB实现基于随机森林（RF）进行风电功率预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 2
提升短期与超短期预测精度 2
降低系统运行成本与提升调度可控性 2
强化不确定性认知与风险对冲 2
建立可解释性与可审计能力 2
支撑容量规划与储能配置评估 2
促进数据治理与标准化流程建设 3
便于与现有系统集成与扩展 3
项目挑战及解决方案 3
风速与功率的强非线性映射 3
数据质量与时序对齐 3
季节性与概念漂移 3
多源特征融合复杂度 3
评估指标与业务目标对齐 4
工程化与可运维性 4
项目模型架构 4
数据采集与治理层 4
特征工程与时序构造 4
模型层：随机森林回归 4
调参与验证策略 4
不确定性与区间输出 5
解释与可视化 5
部署与服务化 5
项目模型描述及代码示例 5
数据读取与清洗 5
特征工程与时序窗口 6
划分训练集与测试集 6
训练随机森林回归模型 6
交叉验证与超参数搜索 7
预测与误差评估 7
特征重要性与解释 7
模型持久化与加载 8
扩展：分位数区间与多步并行 8
项目应用领域 8
电网调度与灵活性资源配置 8
市场交易与报价优化 8
储能调度与寿命管理 9
运检与故障早期预警 9
规划评估与投资决策 9
零碳园区与微电网优化 9
项目特点与创新 9
稳健基线与工程可落地性 9
多源特征融合的弹性结构 10
内置不确定性量化 10
漂移感知与自适应更新 10
解释友好与可视化联动 10
与集成学习协同 10
轻量部署与边缘计算适配 10
项目应该注意事项 11
数据对齐与质量标签管理 11
漏泄与评估公平性控制 11
特征膨胀与冗余治理 11
模型版本与可观测性 11
安全与合规 11
维护与成本 11
项目模型算法流程图 12
项目数据生成具体代码实现 12
项目目录结构设计及各模块功能说明 13
项目目录结构设计 13
各模块功能说明 14
项目部署与应用 14
系统架构设计 14
部署平台与环境准备 14
模型加载与优化 14
实时数据流处理 15
可视化与用户界面 15
GPU/TPU加速与推理优化 15
系统监控与自动化管理 15
CI/CD与灰度发布 15
API服务与业务集成 15
安全与隐私保护 16
故障恢复与备份 16
模型更新与持续优化 16
项目未来改进方向 16
多模型协同与元学习 16
物理启发与混合建模 16
数据治理与主动学习 16
不确定性量化与风险联动 17
边缘智能与联邦学习 17
项目总结与结论 17
程序设计思路和具体代码实现 17
第一阶段：环境准备 17
清空环境变量 17
关闭报警信息 18
关闭开启的图窗 18
清空变量 18
清空命令行 18
检查环境所需的工具箱 18
检查环境是否支持所需的工具箱，若没有安装所需的工具箱则安装所需的工具箱。 18
配置GPU加速 19
第二阶段：数据准备 20
数据导入和导出功能 20
文本处理与数据窗口化 21
数据处理功能 22
数据处理功能（填补缺失值和异常值的检测和处理功能） 22
数据分析 22
数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等） 23
特征提取与序列创建 23
划分训练集和测试集 23
参数设置 24
第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整 24
算法设计和模型构建 24
优化超参数 24
防止过拟合与超参数调整（特征选择、数据扩增与噪声注入、缩减模型复杂度） 25
第四阶段：模型训练与预测 26
设定训练选项 26
模型训练 26
用训练好的模型进行预测 27
保存预测结果与置信区间 27
第五阶段：模型性能评估 27
多指标评估（MSE、VaR、ES、R2、MAE、MAPE、MBE等） 27
设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图 28
设计绘制误差热图 28
设计绘制残差分布图 29
设计绘制预测性能指标柱状图 29
第六阶段：精美GUI界面 29
完整代码整合封装 35
结束 49
风电场输出功率具有强烈的非线性、时变性与不确定性，受风速、风向、气温、气压、湍流强度、地形粗糙度、机组状态等多源因素耦合影响。精确的短期与超短期功率预测，是消纳侧计划编制、调度侧备用安排、交易侧报价策略以及储能侧充放电优化的关键输入。近年来，统计学习与机器学习方法在风电预测场景中快速发展，其中随机森林（Random Forest, RF）因具备对高维特征的鲁棒性、对异常值的不敏感性、可并行训练、对输入分布假定要求低、具备内置泛化误差估计（袋外误差）与特征重要性度量等优势，被广泛用于构建稳定可靠的基线模型。在工程实践中，RF常作为独立模型提供稳健预测，也可作为堆叠集成的第一层基学习器，与梯度提升树、极端随机树、浅层神经网络等协同工作，从而在不同风况、不同季节与不同风机健康状态下均保持较高的预测一致性。面向时序数据，RF可通过滑动窗口特征、滞后特征、统计聚合特征和气象数值预报（NWP）驱动变量融合，捕捉风功率与气象状态之间的非线性映射，同时利用多树集成抑制过拟合。工程侧还可配合在线更新策略、漂移检测与再训 ...