MATLAB
实现基于多任务学习（
MTL）进行风电功率预测的详细项目实例
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伴随全球能源结构的持续优化和日趋严苛的碳排放政策，风能作为清洁可再生能源的重要资源，在世界范围内实现快速增长。风力发电作为绿色低碳的代表，其不依赖化石燃料、无污染排放的特点，使其在落实“双碳”目标、推动能源转型以及促进生态文明建设方面具有不可替代的作用。然而，风力发电本身具有一定的波动性及不确定性，主要受限于风速、气温、气压、湿度等多重气象因子的复杂耦合作用。此外，大规模风电并网之后，如何保障电网的安全可靠运行、实现高比例可再生能源消纳，也对风电功率的高精度预测提出了更为严苛的要求。
随着大数据分析、人工智能与深度学习等前沿技术的发展，风电功率预测已经从传统的物理模型、统计模型逐步迈向基于数据驱动的智能算法。单一任务学习模式难以全面表达风电功率的时序性、空间性和多维度特征，对泛化能力产生一定的局限。而多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）方法 ...