能源工程中的符号回归探讨了机器学习,以解决臭名昭著的资源波动引起的可再生能源挑战。符号回归,一种机器学习技术,可从没有预定义结构的数据中发现数学模型,从而提供了可解释和准确的模型。本文研究了符号回归在能源工程中的应用,尤其是在预测可再生能源输出(例如风速反对功率输出)方面,这些输出速度高度可变且无法预测。这项研究利用遗传编程来发展符号表达式,以模拟风能系统中的复杂关系。该方法包括收集和预处理数据,训练符号回归算法以及使用各种指标评估模型。结果证明了符号回归在创建预测模型方面的有效性,以优于准确性和可解释性的传统回归方法。通过捕获固有的数据模式,符号回归提供了一种有希望的方法来提高可再生能源系统的可靠性和效率。讨论强调了符号回归比传统方法的优势,包括更好的模型解释性和减少人类偏见,并建议未来的研究方向,以进一步提高该技术在能源工程中的适用性。
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