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使用 Darts + DeepAR 进行风电功率时间序列预测实战
这篇文章演示如何使用 Darts 库，结合 DeepAR 思路（基于 RNN 的概率预测模型），对风电场的发电功率做短期预测。 示例数据来自 Bangaluru Wind Generation 2017–2021，包含 2017–2021 年的逐时发电功率记录。 我们的目标可以总结为一句话： 利用过去一段时间的功率变化和时间特征（年、月、日），... Read More
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使用 Darts 对风电功率进行时间序列预测：从 Transformer 到 TFT
本文通过一个真实的风电功率数据集，演示如何使用 Darts 这个时间序列库完成从数据准备、建模到可视化预测区间的完整流程。 我们会依次用到两个模型： 基于 Transformer 的序列到序列模型 更强大的 Temporal Fusion Transformer (TFT)，带协变量与分位数预测 数据集为： Ba... Read More
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功率时序分析模型对比
风电场的功率输出本身就是一条“情绪多变”的时间序列：它跟天气、机组状态、电网友好程度都有关系。 对于电网调度和电站运营来说，提前 1–2 天尽量看清这条曲线的走向，意味着可以更从容地安排备用容量、检修计划以及与电网侧的协商空间，少一点弃风和临时救火。 在这个前提下，我们选用了 Bangaluru... Read More
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时间序列模型的准确性评价
做时间序列预测，建模只是上半场，下半场是： 这个模型到底靠不靠谱？预测得准不准？ 要回答这个问题，离不开一套清晰的“准确性评价指标”。下面结合几个最常用的误差指标，一步步把它们讲清楚：它们怎么算、代表什么、各自适合什么场景。 预测误差（Forecast Error） 预测误差最原始的出发点是关于这一件事：预测值和真实值... Read More
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机器学习中的特征工程
做机器学习时，我们经常会听到一句话： 模型的选择决定性能上限，特征的选择决定性能下限。 模型再强，如果喂进去的是“模糊、失真”的数据，结果很难好到哪里去。特征工程要做的事情，就是把原始数据，变成对当前问题更“像样”的描述，让模型看得懂、抓得住重点。 这篇文档想回答的是一个朴... Read More
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Nginx 配置备忘录
下面这篇就当是给自己看的 Nginx 配置小抄，以后要拷贝改改就能用。 全局与基础设置 user www www; # 运行用户 worker_processes 5; # worker 数量 error_log logs/error.log; pid logs/nginx.... Read More
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QGIS 里把经纬度从 dd 转成 dms
使用 QGIS 的场景下景，如果图层里已有点要素，几何是经纬度（十进制度 dd），想在属性表里生成一列 dms 字符串，用来做标注或导出给别人看，可以参考下面的操作步骤。 总体思路 直接在 字段计算器 里，用表达式把 $x / $y 这两个几何字段转成 度° 分' 秒" 这种形式的文本字段。 操作步骤 打开图层属性表 → 点击 字段计算器 新建字段 ... Read More
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GDAL 命令行栅格处理速查备忘录
GDAL 的命令行功能又多又强，用熟了很香，但参数一多就容易混：到底是 gdalwarp 还是 gdal_translate？-te 和 -projwin 哪个是裁剪？COG、overviews、内部分块、NoData、重采样、对齐……每次去翻官方文档都嫌太长。所以在此记录自己常用、并且验证可用的命令模板。 坐标系转换（重投影） 最常用... Read More