1. 本选题研究的目的及意义

风速和风向是重要的气象要素，对能源、交通、环境等领域都有着至关重要的影响。

准确预测站点风速风向对于风能资源评估、风电场规划设计、航空航天安全、空气污染预警等方面具有重要的现实意义。

本研究旨在探讨机器学习算法在站点风速风向模拟中的应用，通过分析大量历史气象数据，构建高精度、可靠性强的风速风向预测模型，为相关领域提供科学依据和决策支持。

2. 本选题国内外研究状况综述

风速风向模拟是气象学和风能领域的重要研究方向，近年来，机器学习算法在该领域的应用研究取得了显著进展。

1. 国内研究现状

国内学者在利用机器学习算法进行风速风向预测方面开展了大量研究工作，并取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.收集和预处理数据：a.从国家气象信息中心等渠道获取目标站点及周边地区的历史气象数据，包括风速、风向、温度、湿度、气压等。

b.对数据进行质量控制，剔除异常值和缺失值，并进行数据格式转换和归一化处理，为后续建模做准备。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实证研究相结合的方法，按照以下步骤展开：
1.文献综述：查阅国内外相关文献，了解风速风向模拟的研究现状、机器学习算法的应用情况以及相关理论基础，为研究提供理论支撑。

2.数据收集与预处理：从国家气象信息中心等渠道获取目标站点及周边地区的历史气象数据，对数据进行质量控制、缺失值处理、异常值处理等预处理操作，确保数据的准确性和可靠性。

3.特征工程：分析风速风向的影响因素，利用相关性分析、主成分分析等方法提取对风速风向有显著影响的特征，构建特征集。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将多种机器学习算法应用于站点风速风向模拟中，对比分析不同算法的性能差异，为选择最佳预测模型提供依据。

2.结合站点周边地区的气象数据和地理信息，构建多维度的特征集，提高模型的预测精度。

3.探索不同特征工程方法对模型预测性能的影响，优化特征选择和组合策略，进一步提升模型的预测效果。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘波, 黄耀欢, 李正良. 基于ga-bp神经网络的风电场短期风速预测[j]. 电力系统保护与控制, 2018, 46(19): 8-14.

[2] 陈杰, 张宁, 郁琛, 等. 基于深度学习的短期风速预测方法综述[j]. 电力系统自动化, 2018, 42(16): 1-10.

[3] 贾天恩, 周俊, 葛耀, 等. 基于数据驱动的风电场短期风速多步预测方法综述[j]. 电力系统自动化, 2021, 45(17): 1-14.