风力发电作为清洁绿色的新能源，是实现“双碳”目标的主力军之一，但是其对新能源消纳系统提出了新要求，故对风力发电量的科学分析和精确预测研究具有现实意义。首先，对风电多维历史数据属性、特点和离群值、噪声平滑等进行分析与预处理，再通过2种回归树集成和4种回归神经网络及其超参数优化算法对不同机组数据进行回归分析，超参数优化运行时间代价较高。回归拟合效果通过5个评价指标进行对比与分析，经过大量仿真实验，证明了三层神经网络的回归模型拟合和预测效果均较好。
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