伴随社会的高速发展,对能源的需求也是与日俱增。化石能源的消耗,导致的空气污染、温室效应和能源匮乏等问题不得不引起人们的重视。另外,中国争取在2060年前实现碳中和的目标,对于清洁能源的使用提出了更高的要求。风作为一种清洁可再生能源,对风速进行精准预测对于提高风力发电效率,指导农业生产和保障大型比赛现场等具有重要意义。本文首先分析了某气象站2017年24个观测点全年的3小时间隔历史气象数据,对气象数据的特征、分布做了初步分析,开展了最大风速预测研究。本文主要工作内容及阶段性成果如下:（1）开展对原始气象数据的整理、分类、清洗等预处理工作。利用线性回归（Linear Regression,LR）、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、随机森林（Random Forest,RF）、XGBoost和Light GBM等多种机器学习算法在24个监测站点的数据上分别进行初步预测模型建立。对比模型预测结果发现集成学习算法RF、XGBoost和Light GBM模型预测效果在多个模型评价指标上均优于单一机器学习模型。（2）开展提升模型预测精准性的研究。提出了替换和组合基学习器的模型融合方法。利用Stacking模型融合方法,将模型预测效果较好的算法,如SVM、RF、XGBoost和Light GBM等作为Stacking的基础算法输入,再使用LR算法动态调整各个基础学习算法结果之间的权重,从而达到提升模型预测精准性的效果。在算法应用方面,使用jpmml（Java Evaluator API for Predictive Model Markup Language）将训练好的模型进行跨平台转化,使其可以在后端系统中进行调用。（3）开展面向气象领域需要的最大风速预测系统应用的研究。首先,针对最大风速预测系统运行与构建的繁琐性,提出了基于容器的开发和运行环境。相对于传统的搭建方式,极大提升了其可移植性,保存了我们节点环境配置的模板,提高了硬件资源的利用率和应用之间的隔离性。其次,针对最大风速预测系统的稳定性（Stability）与高可用（High Availability,HA）,使用了工业界常用的消息中间件Kafka与协调服务框架Zookeeper,对系统进行解耦,保证了预测系统在接收天气数据时的稳定性和可靠性。利用心跳检测（Heartbeat）和Zookeeper保证系统各个模块的高可用。再次,针对最大风速预测系统数据存储,由于数据产生的持续性与数据格式的特殊性,传统关系型数据库的单机存储无法满足未来的数据存储,提出了在容器环境中部署大数据框架Hadoop和非关系型数据库HBase来存储气象数据。最后,面向领域需求实现了最大风速预测模型,经过初步应用后,得到了用户的认可。