摘要风电作为一种清洁、可再生能源，其发展对实现碳中和目标至关重要。然而，风速的不确定性和波动性给风电数据预测带来了巨大挑战。为了提高风电数据预测的精度，本文提出了一种基于麻雀搜索优化算法 (SSA) 和门控循环单元 (GRU) 的混合模型 (SSA-GRU)。该模型利用SSA算法对GRU模型的参数进行优化，从而提升模型的预测精度。