霍风风1. 项目概述与背景
在新能源发电领域，风电功率预测一直是个技术难点。传统方法往往依赖物理建模或统计方法，但面对复杂多变的气象条件和设备状态，预测精度常常不尽如人意。最近我在测试亚马逊最新开源的时间序列模型Chronos2时，发现它在风电功率预测上表现出色，特别是当引入协变量后，预测精度提升显著。
这个项目使用真实的风电场运行数据，包含22个维度的传感器读数，时间分辨率为10分钟。核心目标是预测未来32小时（96*2个时间点）的风机有功功率输出。通过对比单变量预测、历史协变量预测和包含未来协变量预测三种模式，验证了Chronos2在工程实践中的价值。
关键发现：当使用未来风速、温度等协变量时，R2分数从0.65跃升至0.98，MAE从258降至56，证明环境因素对风电预测至关重要。
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2. 数据准备与特征分析
2.1 数据源解析
原始数据来自Turbine_Data.csv，包含以下关键字段：
- 时间戳(ds)：记录时间，10分钟间隔
- 有功功率(ActivePower)：核心预测目标
- 环境参数：风速(WindSpeed)、风向(WindDirection)、环境温度(AmbientTemperature)
- 设备状态：发电机转速(GeneratorRPM)、桨距角(BladeXPitchAngle)等18个工况参数
python复制# 数据加载示例
wind_data = pd.read_csv('../data/nve-windpower-data/Turbine_Data.csv')
wind_data.rename(columns={'Unnamed: 0': 'ds'}, inplace=True)
wind_data['ds'] = pd.to_datetime(wind_data['ds'])
2.2 特征相关性分析
通过计算Pearson相关系数矩阵，发现几个关键规律：
- 风速与有功功率的相关系数达0.94，是最强相关因子
- 发电机绕组温度与功率输出相关性超过0.93
- 桨距角与功率呈负相关（约-0.37），符合变桨控制原理
python复制# 相关性计算
data_corr = wind_data.drop(['ds',"WTG"], axis=1).corr(