摘要：随着新能源在新型电力系统中渗透率的日益增加，对风电场功率预测的准确性能要求也不断提升。为提高风电功率预测的准确性和可靠性，设计了以线性回归、K邻近、随机森林算法为特征提取层，以轻量梯度提升机为回归预测层的Stacking模型融合算法。以某风电场近年运行数据为案例，验证了该基于Stacking模型融合算法的预测方法相较于任一单一机器学习算法都具有更高的预测精度。

关键词：风力发电，Stacking模型融合算法，随机森林，K邻近，负荷预测