MATLAB
实现基于遗传编程（
GP）进行风电功率预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
风电场输出功率受风速、风向、空气密度、温湿度、地表粗糙度、湍流强度、机组状态与尾流效应等多源因素耦合影响，呈现强非线性、非平稳与多尺度波动特征。传统基于物理机理的功率曲线通常以风速—功率单变量关系为核心，在低风速段接近立方律、中风速段受控制策略影响呈台阶或S形，高风速段因切出策略出现饱和与截断；然而在复杂地形、群桨协同控制、尾流叠加与气象突变场景中，单一曲线难以覆盖实际工况。统计学习路线（如多项式回归、ARIMA）在短期平稳窗口内有效，但容易在跨时段、跨季节泛化时显著衰减。深度学习能够表征高维非线性，但可解释性不足，参数量大、训练成本高，并且对小样本与极端天气鲁棒性仍需额外正则与数据增强。
遗传编程（Genetic Programming，简称为一种演化计算方法）通过进化搜索可解释的符号表达式，直接给出闭式结构的预测公式，在保留表达能力的同时天生具备强可解释性与可压缩性，便于与风机控制逻辑、功率曲线标 ...