帮我写一段使用时域卷积网络构建预测模型对风电输出功率进行预测的代码

当然，我可以帮您写关于时域卷积网络构建预测模型对风电输出功率进行预测的代码。以下是一个示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 准备数据
wind_power = np.array([...])  # 请替换成实际数据
time_series = []  # 时间序列矩阵，形状为 [num_samples, num_timesteps, num_features]
for i in range(len(wind_power) - num_timesteps):
    time_series.append(wind_power[i:i+num_timesteps])
time_series = np.array(time_series)

# 划分训练集和测试集
num_train = int(len(time_series) * 0.8)
x_train, y_train = time_series[:num_train], wind_power[num_timesteps:num_train+num_timesteps]
x_test, y_test = time_series[num_train:], wind_power[num_train+num_timesteps:]

# 定义模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(num_timesteps, num_features)),
    tf.keras.layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu'),
    tf.keras.layers.GlobalMaxPooling1D(),
    tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(units=1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=num_epochs, batch_size=batch_size)

# 评估模型
loss, metric = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test loss:', loss)
print('Test metric:', metric)

# 预测新数据
new_data = np.array([...])  # 请替换成实际数据
new_data_series = np.array([new_data[i:i+num_timesteps] for i in range(len(new_data) - num_timesteps)])
prediction = model.predict(new_data_series)

注意替换代码中的占位符和调整超参数，例如卷积层的滤波器数目、卷积核大小、全局池化层、Dense层等。另外，需要将 `num_timesteps` 和 `num_features` 替换为实际的时间窗口大小和特征数。如果需要更复杂的网络结构，请参考相关文献或自行尝试修改。