风电功率预测

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【光伏风电功率预测】风电短期算法：机组传播图 GNN + 阵风风险预警的落地框架关键词：风电功率预测、风电短期预测、风电短临预测、超短期预测、机组级 SCADA、阵风风险预警、ramp 预警、爬坡预测、GNN 图神经网络、GAT 注意力、时空图预测、机组传播图、尾流建模、风向突变、湍流强度、低空急流、概率预测 P10/P50/P90、调度备用、储能协同、MLOps 运维

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2026年元旦气象营销策略：天气数据如何精准驱动节日销售增长与商业决策在数字经济与智能零售深度融合的背景下，2026年元旦天气预测已成为企业制定节日营销策略的关键依据。本报告基于高精度气象数据与消费者行为分析，深入探讨元旦期间天气变化对零售销售、电商流量、餐饮消费、旅游预订的量化影响。研究表明，气温波动、降水概率、风力强度等气象要素直接影响元旦销售额达15-25%。通过气象驱动的营销策略，企业可实现库存周转率提升30%、营销转化率提高20%、客户满意度上升18%。

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【光伏风电功率预测】如何把 LSTM/Informer/GNN 做成“可卖、可接入、可维护”的新能源功率预测 SaaS？关键词：新能源功率预测SaaS、风电功率预测、光伏功率预测、AI预测平台、LSTM、Informer、图神经网络GNN、多源气象融合、预测接口API、数据接入、MLOps、模型监控、漂移检测、回退机制、P10/P50/P90、现货交易、偏差考核、虚拟电厂

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新材料研发的“加速风洞”：高精度AI气象如何重构极端环境测试范式在新材料研发领域，极端环境测试正经历数字化转型。基于高精度AI气象预测构建的数字孪生实验室，正在颠覆传统的材料服役性能评估模式。通过多物理场耦合模拟、材料基因组学与机器学习算法的深度整合，该平台成功将航空航天、海洋工程、新能源等关键领域的材料服役测试周期从8-10年压缩至6-18个月。研究表明，这一智能制造技术可使高温合金研发成本降低65%，海上风电材料认证效率提升3倍，为新材料产业化提供了前所未有的测试加速器。

机器学习之心

PINN物理信息神经网络风电功率预测！引入物理先验知识嵌入学习的风电功率预测新范式！Matlab实现物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）是一种结合深度学习与物理定律的神经网络方法，旨在解决涉及偏微分方程（PDEs）的问题。以下是对该问题的详细解答：

机器学习之心

时序预测 | MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络时间序列预测（风电功率预测）1.MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络时间序列预测（风电功率预测）； 2.运行环境为Matlab2021b； 3.单个变量时间序列预测； 4.data为数据集，单个变量excel数据，MainCNN_LSTMTS.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE多指标评价；

机器学习之心

时序预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测（风电功率预测）1.MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测（风电功率预测）； 2.运行环境为Matlab2021b； 3.单个变量时间序列预测； 4.data为数据集，单个变量excel数据，MainCNN_BiLSTMTS.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE多指标评价；

机器学习之心

时序预测 | MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元时间序列预测（风电功率预测）1.时序预测 | MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元时间序列预测（风电功率预测）； 2.运行环境为Matlab2021b； 3.单个变量时间序列预测； 4.data为数据集，单个变量excel数据，MainCNN_GRUTS.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE多指标评价；

我是有底线的