随着全球对可再生能源的需求日益增长，风能作为一种清洁且可持续的能源形式，正变得越来越重要。然而，风力发电机叶片在低温环境下容易结冰，这不仅影响发电效率，还可能带来安全隐患。因此，如何准确预测和分类叶片结冰情况成为了一个亟待解决的问题。💪
本文介绍了一种基于XGBoost算法的风力发电机叶片结冰分类预测模型。XGBoost是一种高效且强大的机器学习算法，特别适合处理大规模数据集和复杂特征。通过收集历史气象数据、风速、温度等信息，我们可以训练一个精准的模型来预测叶片是否会出现结冰现象，并进一步对结冰程度进行分类。🌈
实验结果表明，该模型具有较高的预测精度和稳定性，能够在实际应用中为维护人员提供及时有效的参考信息，从而提高风力发电系统的运行效率和安全性。🌟
风能 XGBoost 叶片结冰预测
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