机器学习算法在站点风速风向模拟中的应用研究文献综述

风速和风向是重要的气象参数，对风能资源评估、风力发电预测、风工程设计等方面具有重要意义。

准确模拟站点风速风向对于提高风能利用效率、保障风电场安全运行以及进行风敏感结构设计至关重要。

传统的站点风速风向模拟方法主要依靠物理模型，但由于风速风向受地形、地貌、气象等多种因素影响，物理模型往往难以准确描述其复杂的变化规律。

近年来，机器学习算法因其强大的非线性拟合能力和对复杂数据模式的挖掘能力，在风速风向模拟中展现出巨大潜力。

本文首先介绍了风速风向模拟的研究背景和意义，然后对机器学习算法在站点风速风向模拟中的应用研究现状进行了综述，分析了不同机器学习算法的原理、优缺点以及适用范围，并对未来的研究方向进行了展望。

关键词：风速风向模拟；机器学习；人工神经网络；支持向量机；深度学习

站点风速风向模拟是指利用历史气象数据、地理信息等，构建数学模型来预测特定站点未来一段时间内的风速和风向。

这一过程涉及到数据预处理、特征提取、模型训练、预测评估等多个环节。

传统的站点风速风向模拟方法主要依赖于物理模型，例如数值天气预报模型(NWP)和计算流体力学模型(CFD)。

NWP模型通过求解描述大气运动的物理方程来预测未来天气状况，包括风速和风向。