项目描述：根据研究组提供的数据集进行时间序列预测，以历史3小时的数据作为输入，预测未来4小时的风电功率值。发电站将预测结果作为参考调整发电站功率使风力发电网电压相对稳定主要任务：利用各种方法优化预测结果。在初期阶段采用比较简单的机器学习模型（包括线性回归，随机森林回归等），之后采用pytorch搭建神经网络（包括MLP网络，LSTM网络，双向LSTM网络等），并尝试引用分位数回归探索数据集的潜在规律。