摘要
风力发电作为一种清洁的可再生能源，在全球范围内得到迅速发展。
然而，风电出力具有波动性和间歇性，准确预测风电场的短期功率输出对于保障电网安全稳定运行、提高风电利用率至关重要。
机器学习作为人工智能领域的重要分支，近年来在风电功率预测领域展现出巨大潜力。
本文综述了基于机器学习的风电场短期功率预测研究进展。
首先，介绍了风电功率预测的基本概念和意义，以及机器学习在该领域的应用优势。
其次，重点阐述了不同机器学习模型在短期风电功率预测中的应用现状，包括支持向量机、人工神经网络、集成学习等方法，并分析了各种方法的优缺点。
此外，还归纳了风电功率预测常用的数据集和评估指标。
最后，总结了当前研究存在的问题，并展望了未来发展方向。
关键词：风电功率预测；机器学习；短期预测；深度学习；预测精度
#1.1风电功率预测风电功率预测是指利用气象数据、历史功率数据等信息，通过建立数学模型来预测未来一段时间内风电场的输出功率。
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