可再生能源的快速增长提高了准确风力发电预测的重要性，以确保电力系统的可靠运行。由于气象条件变化，风电发电本质上是可变的，使得预测成为一项具有挑战性的任务。本文提出了一个基于贝叶斯特征选择结合机器学习模型的智能风力发电预测框架。所提出的方法处理数值天气预测数据，并去除无关的空间特征，以提高预测的准确性。应用降维技术选择最具信息量的天气数据子区域，从而在保持重要的预测信息的同时降低计算复杂性。采用支持向量机、人工神经网络和卷积神经网络等多种机器学习算法来预测区域风电输出。该模型通过优化特征选择和提高模型效率来增强预测性能。实验评估表明，该系统显著提高了预测准确性，同时降低了输入数据的维度。该框架可以帮助能源提供商和电网运营商更有效地规划和管理可再生能源资源.
Kumar等（星期四）研究了这个问题.