基于相似日選取和數(shù)據(jù)重構(gòu)的短期光伏功率組合預(yù)測

基于相似日選取和數(shù)據(jù)重構(gòu)的短期光伏功率組合預(yù)測目錄一、內(nèi)容綜述................................................2

1.1研究背景.............................................2

1.2研究目的與意義.......................................3

1.3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述...................................4

1.4論文結(jié)構(gòu)安排.........................................5

二、相關(guān)理論及方法..........................................6

2.1短期光伏功率預(yù)測方法概述.............................7

2.2相似日選取方法.......................................8

2.3數(shù)據(jù)重構(gòu)技術(shù).........................................9

2.4組合預(yù)測模型介紹....................................10

三、相似日選取方法研究.....................................11

3.1相似日選取指標體系構(gòu)建..............................12

3.2基于統(tǒng)計方法的相似日選取............................13

3.3基于機器學(xué)習(xí)的相似日選取............................14

3.4實驗設(shè)計與結(jié)果分析..................................15

四、數(shù)據(jù)重構(gòu)技術(shù)研究.......................................16

4.1數(shù)據(jù)預(yù)處理方法......................................18

4.2數(shù)據(jù)插值與平滑處理..................................18

4.3基于卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)重構(gòu)............................19

4.4實驗設(shè)計與結(jié)果分析..................................20

五、組合預(yù)測模型構(gòu)建與驗證.................................22

5.1模型構(gòu)建思路........................................23

5.2模型求解方法........................................25

5.3實驗設(shè)計與結(jié)果分析..................................25

5.4算法性能評估........................................26

六、結(jié)論與展望.............................................28

6.1研究成果總結(jié)........................................29

6.2研究不足與局限性分析................................30

6.3未來研究方向展望....................................32一、內(nèi)容綜述隨著全球能源需求的不斷增長和環(huán)境保護意識的提高，光伏發(fā)電作為一種清潔、可再生的能源方式，越來越受到各國政府和企業(yè)的重視。光伏發(fā)電的預(yù)測和規(guī)劃面臨著諸多挑戰(zhàn)，如氣象條件的變化、設(shè)備性能的波動、電網(wǎng)負荷的變化等。為了更好地利用光伏發(fā)電資源，提高其經(jīng)濟效益，本文提出了一種基于相似日選取和數(shù)據(jù)重構(gòu)的短期光伏功率組合預(yù)測方法。該方法首先通過對歷史數(shù)據(jù)的分析，找出與目標日具有相似特征的日歷日；然后，根據(jù)這些相似日的歷史數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)重構(gòu)，以獲得更為準確的光伏功率預(yù)測結(jié)果。通過對比實驗和實際應(yīng)用，本文驗證了所提出的方法的有效性和可行性。1.1研究背景隨著可再生能源的快速發(fā)展，光伏發(fā)電在全球范圍內(nèi)得到了廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。由于其受天氣條件、季節(jié)變化、地理位置等多種因素影響，光伏功率的預(yù)測成為了一個重要的研究領(lǐng)域。短期光伏功率預(yù)測對于電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行、能源調(diào)度以及電力市場的運營具有至關(guān)重要的意義。隨著數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)的不斷進步，基于歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)的光伏功率預(yù)測方法得到了廣泛的研究和應(yīng)用?；谙嗨迫者x取和數(shù)據(jù)重構(gòu)的方法作為一種有效的短期光伏功率預(yù)測手段，受到了研究人員的關(guān)注。相似日選取是通過分析歷史數(shù)據(jù)，找到與當前日期在氣象條件、季節(jié)變化等方面相似的日子，提取其光伏功率數(shù)據(jù)作為預(yù)測參考。數(shù)據(jù)重構(gòu)則是基于這些相似日的數(shù)據(jù)，結(jié)合當前數(shù)據(jù)情況進行綜合分析和調(diào)整，以提高預(yù)測的準確性。這兩種方法相結(jié)合，不僅能夠充分利用歷史數(shù)據(jù)中的有用信息，還可以提高預(yù)測模型對不同環(huán)境下的適應(yīng)性。盡管基于相似日選取和數(shù)據(jù)重構(gòu)的方法取得了一定的成果，但仍面臨著諸多挑戰(zhàn)。如何準確地選取相似日、如何有效地進行數(shù)據(jù)重構(gòu)以及如何結(jié)合先進的預(yù)測算法進行組合預(yù)測等。本研究旨在通過深入分析這些問題，提出一種更加高效、準確的短期光伏功率組合預(yù)測方法。1.2研究目的與意義在全球能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的大背景下，光伏發(fā)電作為清潔、可再生的能源形式，其重要性日益凸顯。光伏功率的波動性和不確定性給電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行帶來了嚴峻挑戰(zhàn)。為了更好地利用光伏資源，提高電力系統(tǒng)的可靠性和經(jīng)濟性，我們需要更精準、更可靠的短期光伏功率預(yù)測方法。本研究旨在通過基于相似日選取和數(shù)據(jù)重構(gòu)的技術(shù)手段，實現(xiàn)對光伏功率的更精確預(yù)測。我們將研究如何識別相似日，從而利用歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建出更為準確的預(yù)測模型；同時，我們還將對數(shù)據(jù)進行重構(gòu)，以消除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，進一步提高預(yù)測精度。本研究不僅具有重要的理論價值，還有助于實際應(yīng)用。在理論層面，本研究將豐富和完善光伏功率預(yù)測的理論體系，為該領(lǐng)域的研究提供新的思路和方法。在實際應(yīng)用中，本研究將為光伏發(fā)電場的規(guī)劃、設(shè)計和運營提供有力支持，有助于提升光伏發(fā)電的經(jīng)濟效益和社會效益。隨著全球?qū)稍偕茉葱枨蟮牟粩嘣鲩L，光伏技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用也面臨著前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。本研究旨在為光伏功率預(yù)測領(lǐng)域的發(fā)展貢獻力量，推動光伏產(chǎn)業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展。1.3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述隨著全球?qū)稍偕茉吹男枨蟛粩嘣黾?，光伏發(fā)電作為一種清潔、可持續(xù)的能源形式，受到了廣泛關(guān)注。在光伏功率預(yù)測方面，國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)取得了一定的研究成果。本文將對國內(nèi)外基于相似日選取和數(shù)據(jù)重構(gòu)的短期光伏功率組合預(yù)測的研究現(xiàn)狀進行綜述。許多學(xué)者已經(jīng)開始關(guān)注光伏功率預(yù)測問題，并提出了一系列解決方案?；谙嗨迫者x取的方法是一種常用的方法，該方法通過分析歷史數(shù)據(jù)中的氣象條件和太陽輻射等因素，找到與目標日期具有相似特征的數(shù)據(jù)，然后利用這些數(shù)據(jù)進行光伏功率預(yù)測。還有一些學(xué)者提出了基于機器學(xué)習(xí)的光伏功率預(yù)測方法，如支持向量機(SVM)、隨機森林(RF)等。這些方法在一定程度上提高了光伏功率預(yù)測的準確性。尤其是歐洲和美國，光伏功率預(yù)測研究也取得了顯著成果。一些研究表明，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏功率預(yù)測方法具有較高的預(yù)測精度。還有學(xué)者提出了一種結(jié)合多種模型的混合預(yù)測方法，以提高預(yù)測的穩(wěn)定性和準確性。國內(nèi)外關(guān)于基于相似日選取和數(shù)據(jù)重構(gòu)的短期光伏功率組合預(yù)測的研究已經(jīng)取得了一定的進展。由于氣象條件的復(fù)雜性和不確定性，以及數(shù)據(jù)質(zhì)量的問題，目前仍存在一定的挑戰(zhàn)。未來研究需要進一步改進和完善相關(guān)方法，以提高光伏功率預(yù)測的準確性和實用性。1.4論文結(jié)構(gòu)安排引言：介紹全球光伏產(chǎn)業(yè)的重要性、短期光伏功率預(yù)測的意義、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及本文研究目的。基礎(chǔ)理論及關(guān)鍵技術(shù)概述：闡述光伏發(fā)電的基本原理、相似日選取的理論依據(jù)、數(shù)據(jù)重構(gòu)的方法論以及短期光伏功率預(yù)測的相關(guān)技術(shù)。相似日選取策略：分析相似日選取的方法和流程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、相似度計算及結(jié)果驗證等步驟，并詳細討論其在實際應(yīng)用中的效果與改進策略。數(shù)據(jù)重構(gòu)方法：介紹數(shù)據(jù)重構(gòu)的原理、過程以及所使用的技術(shù)工具，包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值識別和重構(gòu)方法等。將討論如何通過數(shù)據(jù)重構(gòu)提高預(yù)測模型的性能。組合預(yù)測模型建立與分析：描述基于相似日選取和數(shù)據(jù)重構(gòu)后的短期光伏功率組合預(yù)測模型的建立過程，包括模型的構(gòu)建思路、算法選擇、模型訓(xùn)練及驗證等。對比分析單一模型與組合模型在預(yù)測性能上的差異。實證研究：以具體地區(qū)或時間段的光伏發(fā)電數(shù)據(jù)為例，進行實證研究，驗證本文提出的預(yù)測方法的有效性和優(yōu)越性。結(jié)論與展望：總結(jié)研究成果，分析本文的創(chuàng)新點，并展望未來的研究方向和應(yīng)用前景。二、相關(guān)理論及方法在光伏功率預(yù)測領(lǐng)域，時間序列分析方法是一種重要的預(yù)測手段。通過對歷史光伏功率數(shù)據(jù)進行挖掘和分析，可以揭示出光伏功率的時序特性和規(guī)律，進而對未來光伏功率進行準確預(yù)測。時間序列分析方法主要包括ARIMA模型、季節(jié)性分解的時間序列預(yù)測模型（STL）、指數(shù)平滑法等。相似日選取是指從歷史數(shù)據(jù)中挑選出與當前日期最相似的日子，利用這些相似日的數(shù)據(jù)來預(yù)測當前日期的光伏功率。這種方法可以有效減少計算量，提高預(yù)測精度。通過對歷史數(shù)據(jù)進行聚類分析，可以找到與當前日期最相似的日子，從而為短期光伏功率預(yù)測提供有力支持。數(shù)據(jù)重構(gòu)是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一種更適合分析的形式，在光伏功率預(yù)測中，原始數(shù)據(jù)可能是不平穩(wěn)的，需要進行平穩(wěn)化處理。通過數(shù)據(jù)重構(gòu)，可以將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一種平穩(wěn)序列，從而降低分析難度和提高預(yù)測精度。時間序列分析方法、相似日選取和數(shù)據(jù)重構(gòu)是短期光伏功率組合預(yù)測的重要理論和方法。通過運用這些方法，可以提高光伏功率預(yù)測的準確性和可靠性，為光伏發(fā)電系統(tǒng)的規(guī)劃和運行提供有力支持。2.1短期光伏功率預(yù)測方法概述在電力系統(tǒng)中，短期光伏功率預(yù)測是一個重要的問題，因為它涉及到對未來一段時間內(nèi)光伏發(fā)電量的有效管理和調(diào)度。為了實現(xiàn)準確的短期光伏功率預(yù)測，研究者們采用了多種方法，包括基于相似日選取和數(shù)據(jù)重構(gòu)等技術(shù)。本文將重點介紹這兩種方法及其在短期光伏功率預(yù)測中的應(yīng)用。數(shù)據(jù)重構(gòu)方法則是通過對原始數(shù)據(jù)進行變換和處理，以提高其預(yù)測能力。常見的數(shù)據(jù)重構(gòu)技術(shù)包括時間序列分解、滑動窗口平均、指數(shù)平滑等。這些方法可以有效地去除數(shù)據(jù)的噪聲和異常點，同時提取出關(guān)鍵的時間序列特征，從而提高短期光伏功率預(yù)測的準確性?；谙嗨迫者x取和數(shù)據(jù)重構(gòu)的短期光伏功率預(yù)測方法為實現(xiàn)準確、可靠的光伏發(fā)電調(diào)度提供了有力的支持。在未來的研究中，我們將繼續(xù)深入探討這些方法的優(yōu)化和改進，以滿足不斷變化的電力系統(tǒng)需求。2.2相似日選取方法基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計的選取方法：通過分析歷史氣象數(shù)據(jù)和光伏功率數(shù)據(jù)，提取出具有代表性的統(tǒng)計特征，如平均值、標準差、最高值、最低值等，然后根據(jù)這些特征來篩選與當前日子相似的日子。基于機器學(xué)習(xí)模型的選取方法：通過訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型（如聚類算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等），對歷史日子進行模式識別，找出與當前日子相似的日子集合。這種方法能夠捕捉到數(shù)據(jù)間的非線性關(guān)系，對于復(fù)雜多變的光伏功率數(shù)據(jù)具有較好的適應(yīng)性?；跁r間序列分析的選取方法：利用時間序列分析技術(shù)，通過比較時間序列數(shù)據(jù)的趨勢、周期性等特征，找到與當前日子相似的歷史日子。這種方法能夠捕捉到時間序列數(shù)據(jù)的連續(xù)性和動態(tài)變化，對于短期預(yù)測具有較好的參考價值。在實際應(yīng)用中，通常會結(jié)合多種相似日選取方法，綜合考慮各種因素，以得到更加準確和可靠的相似日集合。這些相似日在后續(xù)的數(shù)據(jù)重構(gòu)和預(yù)測模型構(gòu)建中將發(fā)揮重要作用。通過選取相似日，可以有效利用歷史數(shù)據(jù)中的信息，提高短期光伏功率預(yù)測的準確性。2.3數(shù)據(jù)重構(gòu)技術(shù)在短期光伏功率組合預(yù)測中，數(shù)據(jù)重構(gòu)技術(shù)起著至關(guān)重要的作用。由于光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出受到多種因素的影響，如天氣條件、季節(jié)變化、設(shè)備性能等，獲取準確、可靠的歷史數(shù)據(jù)對于預(yù)測模型的訓(xùn)練至關(guān)重要。數(shù)據(jù)重構(gòu)技術(shù)通過對原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和轉(zhuǎn)換，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。其主要目標是將不規(guī)則、不完整或異常的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合模型訓(xùn)練的格式。這包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值填充、異常值檢測與修正等步驟。通過這些操作，可以消除數(shù)據(jù)中的噪聲和不一致性，從而提高數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。在光伏功率預(yù)測中，數(shù)據(jù)重構(gòu)技術(shù)可以幫助我們更好地理解和分析歷史數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和趨勢。通過對歷史數(shù)據(jù)的重構(gòu)，我們可以更準確地預(yù)測未來一段時間內(nèi)的光伏發(fā)電功率。這對于光伏發(fā)電場的規(guī)劃、運行和管理具有重要的參考價值。數(shù)據(jù)重構(gòu)技術(shù)還可以與其他預(yù)測方法相結(jié)合，如機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等，以提高短期光伏功率組合預(yù)測的準確性?？梢詫⒅貥?gòu)后的數(shù)據(jù)作為輸入特征之一，與氣象數(shù)據(jù)、設(shè)備性能數(shù)據(jù)等一起輸入到預(yù)測模型中，以獲得更精確的預(yù)測結(jié)果。數(shù)據(jù)重構(gòu)技術(shù)在短期光伏功率組合預(yù)測中發(fā)揮著不可或缺的作用。通過數(shù)據(jù)清洗、缺失值填充、異常值檢測與修正等操作，可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，從而為光伏發(fā)電場的規(guī)劃、運行和管理提供更有價值的參考信息。2.4組合預(yù)測模型介紹在本研究中，我們采用了基于相似日選取和數(shù)據(jù)重構(gòu)的短期光伏功率組合預(yù)測方法。該方法的核心思想是利用歷史數(shù)據(jù)的相似性來預(yù)測未來的光伏功率。我們首先對歷史數(shù)據(jù)進行相似性計算，然后根據(jù)相似度對未來日期進行排序，最后根據(jù)排序后的日期重新構(gòu)建數(shù)據(jù)集，以便進行光伏功率的預(yù)測。數(shù)據(jù)預(yù)處理：對原始數(shù)據(jù)進行清洗、缺失值處理、異常值處理等操作，以保證數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。相似度計算：通過計算歷史數(shù)據(jù)之間的相似度，找出具有相似特征的數(shù)據(jù)點。這里我們采用了皮爾遜相關(guān)系數(shù)作為相似度度量方法。日期排序：根據(jù)相似度計算結(jié)果，對未來日期進行排序。我們可以使用不同的排序算法，如歸一化排序、指數(shù)排序等，以提高預(yù)測的準確性。數(shù)據(jù)重構(gòu)：根據(jù)排序后的日期，重新構(gòu)建數(shù)據(jù)集。這包括選擇具有相似特征的未來數(shù)據(jù)點、插值等操作，以保證預(yù)測結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性。組合預(yù)測：在完成數(shù)據(jù)預(yù)處理、相似度計算、日期排序和數(shù)據(jù)重構(gòu)后，我們可以利用重構(gòu)后的數(shù)據(jù)集進行光伏功率的預(yù)測。這里我們可以采用線性回歸、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機器學(xué)習(xí)方法進行預(yù)測。三、相似日選取方法研究數(shù)據(jù)預(yù)處理：首先需要對歷史光伏功率數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值填充和異常值識別等步驟，以確保數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。預(yù)處理后的數(shù)據(jù)可以作為相似日選取的樣本基礎(chǔ)。特征提?。焊鶕?jù)光伏系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，提取能夠反映光伏功率變化的關(guān)鍵特征。這些特征可能包括太陽輻射強度、溫度、濕度、風(fēng)速等，以及它們的歷史變化趨勢和季節(jié)性特征。相似度度量：基于提取的特征，采用適當?shù)南嗨贫榷攘糠椒ǎ鐨W氏距離、余弦相似度等，計算待預(yù)測日與歷史日之間的相似度。通過設(shè)定閾值或排序方法，選取與待預(yù)測日最相似的若干歷史日。機器學(xué)習(xí)輔助選?。航Y(jié)合機器學(xué)習(xí)算法，如聚類分析、支持向量機等，對光伏功率數(shù)據(jù)進行模式識別和分類。通過機器學(xué)習(xí)模型的學(xué)習(xí)與預(yù)測，輔助相似日的選取過程，提高選取的準確性和效率。動態(tài)調(diào)整與反饋機制：在實際應(yīng)用中，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的不斷積累和新的數(shù)據(jù)信息，動態(tài)調(diào)整相似日選取的閾值和算法，以適應(yīng)用戶需求的變化和系統(tǒng)的運行情況。建立反饋機制，根據(jù)實際預(yù)測結(jié)果與真實值的差異，對相似日選取方法進行持續(xù)優(yōu)化和調(diào)整。3.1相似日選取指標體系構(gòu)建在光伏功率組合預(yù)測的研究中，相似日的選取是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，它直接影響著預(yù)測模型的準確性和可靠性。為了科學(xué)、合理地選取相似日，本研究構(gòu)建了一套綜合性的指標體系，該體系從多個維度對太陽輻射的日變化特征進行描述和度量。我們考慮了太陽輻射的時域特性，因此引入了日間太陽輻射的均值、最大值、最小值以及標準差等統(tǒng)計量作為基本指標。這些指標能夠反映太陽輻射在一天內(nèi)的波動情況，為后續(xù)的相似日篩選提供重要依據(jù)。我們關(guān)注太陽輻射的空間分布特性，由于太陽輻射受到地形、季節(jié)、云層等多種因素的影響，其空間分布呈現(xiàn)出明顯的差異。我們采用了地理信息系統(tǒng)（GIS）空間分析方法，結(jié)合衛(wèi)星遙感影像和地面觀測數(shù)據(jù)，對研究區(qū)域的太陽輻射空間分布進行精確劃分。這一步驟能夠確保相似日的選取不僅考慮時間上的連續(xù)性，還兼顧空間上的鄰近性。我們還考慮了太陽輻射的日變化周期特征，太陽輻射的日變化遵循一定的周期性規(guī)律，如日出日落、季節(jié)更替等。我們引入了太陽輻射的日變化曲線斜率、峰值出現(xiàn)時間等指標，用于量化太陽輻射的日變化特征。這些指標有助于識別出具有相似日變化模式的時段。3.2基于統(tǒng)計方法的相似日選取在短期光伏功率組合預(yù)測中，相似日的選取是提升預(yù)測精度的關(guān)鍵步驟之一?；诮y(tǒng)計方法的相似日選取主要是通過歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，尋找與目標預(yù)測日具有相似氣象條件、光照特性或功率輸出模式的日期。這一方法主要依賴于歷史光伏功率數(shù)據(jù)和相關(guān)的氣象數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟，我們清洗和整合歷史數(shù)據(jù)，確保其質(zhì)量和一致性。運用統(tǒng)計技術(shù)識別影響光伏功率輸出的關(guān)鍵因素，如太陽輻射、溫度、濕度等。通過對比分析這些因素的日變化曲線和統(tǒng)計特征，我們能夠篩選出與目標預(yù)測日相似的前期日子。具體實現(xiàn)過程中，可以采用相關(guān)性分析、聚類分析或主成分分析等統(tǒng)計方法。這些方法能夠幫助我們量化不同因素之間的關(guān)聯(lián)性，并將相似的日子聚集在一起。通過這種方法選取的相似日，其光伏功率輸出模式與預(yù)測目標日較為接近，從而為后續(xù)的預(yù)測模型提供更有價值的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)?；诮y(tǒng)計方法的相似日選取不僅能提高預(yù)測的精度，還能增強模型的穩(wěn)定性。通過選擇與預(yù)測目標日相似的歷史日子，我們可以利用這些日子的歷史數(shù)據(jù)來訓(xùn)練和優(yōu)化預(yù)測模型，從而提高模型在類似條件下的預(yù)測性能。這種方法還能幫助我們理解不同氣象條件和光照特性對光伏功率輸出的影響，為制定更為精準的光伏發(fā)電調(diào)度策略提供依據(jù)。3.3基于機器學(xué)習(xí)的相似日選取我們需要收集歷史光伏功率數(shù)據(jù)，包括日期、光照強度、溫度等特征變量。對這些數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，如缺失值填充、異常值處理和數(shù)據(jù)標準化等，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。我們選取一組候選相似日，這些候選日應(yīng)與待預(yù)測日具有相似的天氣條件和光伏發(fā)電特性。為了衡量兩天的相似性，我們采用相關(guān)系數(shù)、距離度量等方法計算候選日與待預(yù)測日之間的相似度。我們利用機器學(xué)習(xí)算法（如支持向量機、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）訓(xùn)練一個相似日選取模型。該模型可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)并識別出與待預(yù)測日最相似的日子。訓(xùn)練完成后，我們可以使用該模型快速預(yù)測待預(yù)測日的相似日，并將其作為參考集進行后續(xù)的光伏功率組合預(yù)測。通過基于機器學(xué)習(xí)的相似日選取方法，我們可以更準確地選擇與待預(yù)測日相似的歷史數(shù)據(jù)，從而提高短期光伏功率組合預(yù)測的精度和穩(wěn)定性。這種方法還可以減少人工篩選相似日的成本和時間，提高預(yù)測效率。3.4實驗設(shè)計與結(jié)果分析在實驗設(shè)計與結(jié)果分析部分，我們將深入探討基于相似日選取和數(shù)據(jù)重構(gòu)的短期光伏功率組合預(yù)測模型的有效性。我們會描述實驗的具體步驟，包括數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、相似日選取、數(shù)據(jù)重構(gòu)以及模型訓(xùn)練和驗證。通過對比分析不同模型的預(yù)測性能，評估所提出方法的優(yōu)勢和局限性。我們將采用一種或多種統(tǒng)計方法和機器學(xué)習(xí)算法來構(gòu)建預(yù)測模型，并利用歷史數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和測試。為了評估模型的預(yù)測能力，我們將設(shè)置一系列評價指標，如均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）和決定系數(shù)（R）等。我們還將分析不同季節(jié)、天氣條件和光照強度對預(yù)測結(jié)果的影響，以進一步優(yōu)化模型性能。通過對比分析，我們將得出基于相似日選取和數(shù)據(jù)重構(gòu)的短期光伏功率組合預(yù)測模型在短期光伏功率預(yù)測中的有效性和優(yōu)越性。這將為我們提供有價值的參考信息，有助于推動光伏功率預(yù)測技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。我們也需要注意到模型的局限性，如對極端天氣事件的預(yù)測能力不足等問題，為未來的研究工作提供方向。四、數(shù)據(jù)重構(gòu)技術(shù)研究在光伏功率組合預(yù)測的研究中，數(shù)據(jù)重構(gòu)技術(shù)的運用至關(guān)重要。由于光伏發(fā)電系統(tǒng)的出力受到多種因素的影響，如天氣條件、設(shè)備狀態(tài)等，其具有高度的隨機性和不可預(yù)測性。對原始數(shù)據(jù)進行合理的數(shù)據(jù)重構(gòu)和處理，以提取有用的信息并消除噪聲，對于提高預(yù)測精度具有重要意義。針對光伏發(fā)電歷史數(shù)據(jù)的特點，研究者們通常會采用插值方法對缺失數(shù)據(jù)進行填充。線性插值法可以根據(jù)已知數(shù)據(jù)點計算未知數(shù)據(jù)點的值，而對于非線性數(shù)據(jù)，可以采用多項式插值或樣條插值等方法進行逼近。這些方法能夠有效地減少數(shù)據(jù)空白區(qū)域，并提高數(shù)據(jù)的連續(xù)性和可用性。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，研究者們還會對光伏發(fā)電歷史數(shù)據(jù)進行歸一化處理。由于不同廠家的設(shè)備采用的傳感器類型和量程范圍可能存在差異，為了消除這種不兼容性問題，需要對數(shù)據(jù)進行歸一化處理。常用的歸一化方法包括最小最大歸一化、Zscore歸一化和百分比歸一化等。這些方法能夠?qū)?shù)據(jù)調(diào)整到同一量級，從而減小數(shù)據(jù)之間的差異和尺度效應(yīng)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析提供便利。針對光伏發(fā)電系統(tǒng)在不同季節(jié)和天氣條件下的出力特性差異，研究者們還會采用數(shù)據(jù)聚類和分類方法進行進一步處理。通過將歷史數(shù)據(jù)按照不同的天氣類型或季節(jié)進行分類，可以挖掘出不同類別數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在規(guī)律和聯(lián)系。利用這些規(guī)律和聯(lián)系對未來數(shù)據(jù)進行預(yù)測和預(yù)警，這種方法能夠幫助研究者們更好地理解光伏發(fā)電系統(tǒng)的出力特性和環(huán)境影響因素之間的關(guān)系，為提高預(yù)測準確性提供有力支持。數(shù)據(jù)重構(gòu)技術(shù)在光伏功率組合預(yù)測中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，通過采用合適的插值方法、歸一化處理以及數(shù)據(jù)聚類和分類方法等技術(shù)手段，可以有效地提高光伏發(fā)電歷史數(shù)據(jù)的可用性和預(yù)測精度，為光伏發(fā)電系統(tǒng)的優(yōu)化運行和管理提供有力保障。4.1數(shù)據(jù)預(yù)處理方法數(shù)據(jù)清洗：對于缺失值，可以采用插值法、均值填充等方法進行填充；對于異常值，可以采用箱線圖、Zscore等方法進行識別和處理。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：對于不同格式的數(shù)據(jù)，需要進行格式統(tǒng)一化處理，如將日期從字符串轉(zhuǎn)換為日期類型，將非數(shù)值型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)標準化：為了消除量綱差異，可以對數(shù)據(jù)進行標準化處理，如最小最大標準化、Zscore標準化等。標準化后的數(shù)據(jù)均值為0，標準差為1，這有助于模型更好地學(xué)習(xí)和泛化。數(shù)據(jù)歸一化：歸一化是將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]或[1,1]區(qū)間內(nèi)，有助于模型在訓(xùn)練過程中更快收斂，并提高模型的泛化能力。特征選擇與降維：通過相關(guān)性分析、主成分分析等方法，可以篩選出與目標變量最相關(guān)的特征，減少特征數(shù)量，降低模型復(fù)雜度，提高預(yù)測精度。在實際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點，選擇合適的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法組合，以提高短期光伏功率組合預(yù)測的準確性和穩(wěn)定性。4.2數(shù)據(jù)插值與平滑處理在光伏功率預(yù)測中，數(shù)據(jù)插值與平滑處理是提高預(yù)測精度的重要步驟。由于光伏功率受天氣、季節(jié)等多種因素影響，數(shù)據(jù)在不同時間點之間存在波動和不確定性。為了確保預(yù)測模型的準確性，需要對原始數(shù)據(jù)進行插值和平滑處理，以消除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值。常用的數(shù)據(jù)插值方法包括線性插值、多項式插值和樣條插值等。這些方法通過擬合已知數(shù)據(jù)點之間的關(guān)系，推導(dǎo)出未知數(shù)據(jù)點的值。在實際應(yīng)用中，可以根據(jù)數(shù)據(jù)的特性和預(yù)測需求選擇合適的插值方法。平滑處理則旨在減少數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值對預(yù)測結(jié)果的影響。常見的平滑處理方法包括移動平均法、指數(shù)平滑法和卡爾曼濾波法等。這些方法通過計算一定時間窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)平均值或加權(quán)平均值，來降低數(shù)據(jù)波動幅度，從而提高預(yù)測穩(wěn)定性。在處理光伏功率數(shù)據(jù)時，需要注意以下幾點：首先，插值和平滑處理的方法選擇應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)特性和預(yù)測需求進行；其次，處理過程中應(yīng)保持數(shù)據(jù)的連續(xù)性和一致性，避免引入新的偏差；平滑處理后的數(shù)據(jù)應(yīng)作為預(yù)測模型的輸入之一，與其他特征一起參與模型訓(xùn)練和驗證。4.3基于卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)重構(gòu)在光伏功率組合預(yù)測中，數(shù)據(jù)重構(gòu)是一個關(guān)鍵步驟，它旨在提高預(yù)測模型的準確性和穩(wěn)定性?？柭鼮V波是一種高效的線性估計方法，適用于處理動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)估計問題。通過卡爾曼濾波，我們可以實時更新系統(tǒng)狀態(tài)，從而實現(xiàn)對光伏功率數(shù)據(jù)的精確重構(gòu)?？柭鼮V波算法的核心在于建立狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程和觀測方程，狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程描述了系統(tǒng)狀態(tài)隨時間的變化規(guī)律，而觀測方程則反映了觀測值與系統(tǒng)狀態(tài)之間的關(guān)系。在光伏功率預(yù)測中，狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程可以表示為光伏功率的歷史數(shù)據(jù)及其變化趨勢，而觀測方程則對應(yīng)于實時的光伏功率測量值。具體實現(xiàn)時，我們首先利用歷史數(shù)據(jù)和卡爾曼濾波算法估計出光伏功率的初始狀態(tài)。根據(jù)實時觀測到的光伏功率數(shù)據(jù)，通過卡爾曼濾波算法不斷更新系統(tǒng)狀態(tài)。在這個過程中，我們還需要設(shè)定合適的噪聲方差，以考慮觀測誤差和模型不確定性對估計結(jié)果的影響。通過基于卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)重構(gòu)，我們可以有效地消除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，提高光伏功率預(yù)測的準確性。卡爾曼濾波算法還具有計算效率高、實時性好的優(yōu)點，能夠滿足光伏功率組合預(yù)測的實時性要求。4.4實驗設(shè)計與結(jié)果分析相似日選取策略驗證：我們首先實施了相似日選取策略，通過對比歷史數(shù)據(jù)，挑選出與當前氣象條件相似的日子。為了驗證這一策略的有效性，我們對比了相似日與實際日的太陽能輻射數(shù)據(jù)、溫度等關(guān)鍵參數(shù)，確保相似日選取的準確性。數(shù)據(jù)重構(gòu)方法應(yīng)用：在選取相似日后，我們進一步對光伏數(shù)據(jù)進行重構(gòu)。通過數(shù)據(jù)清洗、歸一化處理和特征提取，我們構(gòu)建了一個更加標準化和具有代表性的數(shù)據(jù)集，以便進行后續(xù)的預(yù)測模型訓(xùn)練。預(yù)測模型構(gòu)建與訓(xùn)練：利用重構(gòu)后的數(shù)據(jù)集，我們構(gòu)建了基于機器學(xué)習(xí)的預(yù)測模型，如支持向量機（SVM）、隨機森林（RF）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。我們采用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，并對模型的訓(xùn)練過程進行了細致的調(diào)整和優(yōu)化。實驗評估指標：為了評估預(yù)測模型的性能，我們采用了多種評估指標，包括平均絕對誤差（MAE）、均方誤差（MSE）、準確率等。通過對比不同模型的預(yù)測結(jié)果和實際數(shù)據(jù)的差異，我們可以客觀地評價模型的表現(xiàn)。基于相似日選取的策略能夠顯著提高預(yù)測的準確性，特別是在天氣變化較大或光伏功率波動顯著的場景下；所采用的機器學(xué)習(xí)方法在訓(xùn)練光伏預(yù)測模型時表現(xiàn)出良好的性能，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在復(fù)雜數(shù)據(jù)環(huán)境下展現(xiàn)出較高的預(yù)測精度；通過對比不同模型的評估指標，我們發(fā)現(xiàn)經(jīng)過優(yōu)化訓(xùn)練的模型在短期光伏功率預(yù)測上具有顯著的優(yōu)勢。我們的實驗設(shè)計和結(jié)果分析驗證了基于相似日選取和數(shù)據(jù)重構(gòu)的短期光伏功率組合預(yù)測方法的有效性。這一方法在提高預(yù)測精度和實際應(yīng)用中具有潛在的價值和前景。五、組合預(yù)測模型構(gòu)建與驗證我們將使用基于相似日選取和數(shù)據(jù)重構(gòu)的短期光伏功率組合預(yù)測方法。我們需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括缺失值處理、異常值處理和數(shù)據(jù)歸一化等。我們將使用相似日選取策略來構(gòu)建預(yù)測模型，我們將對模型進行驗證，評估其預(yù)測性能。在進行預(yù)測之前，我們需要對原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，以消除噪聲和異常值，提高預(yù)測準確性。具體步驟如下：缺失值處理：對于存在缺失值的數(shù)據(jù)，我們可以使用插值法、回歸法或均值填充法等方法進行填充。異常值處理：通過計算數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征(如均值、標準差等),識別并剔除異常值。數(shù)據(jù)歸一化：將數(shù)據(jù)縮放到一個固定的范圍(如01之間),以便于模型訓(xùn)練。為了提高預(yù)測準確性，我們將采用相似日選取策略來構(gòu)建預(yù)測模型。具體步驟如下：確定相似日選取標準：根據(jù)實際情況，選擇合適的相似日選取標準，如時間間隔、天氣條件等。篩選相似日：根據(jù)相似日選取標準，從原始數(shù)據(jù)中篩選出相似的日期作為訓(xùn)練集。構(gòu)建預(yù)測模型：利用篩選出的相似日數(shù)據(jù)，構(gòu)建預(yù)測模型，如線性回歸、支持向量機等。均方根誤差(RMSE):衡量預(yù)測值與實際值之間的平均偏差的平方根。平均絕對誤差(MAE):衡量預(yù)測值與實際值之間的平均偏差的絕對值。決定系數(shù)(R:衡量模型解釋數(shù)據(jù)變異的能力。R2越接近1,表示模型擬合效果越好；R2越接近0,表示模型擬合效果較差。5.1模型構(gòu)建思路在短期光伏功率預(yù)測中，考慮到氣象條件和光照模式對光伏功率輸出的重要影響，我們首先需要識別和利用與歷史日期相似的數(shù)據(jù)日?；谙嗨迫盏倪x取策略，主要依據(jù)歷史數(shù)據(jù)的特征進行篩選，如溫度、濕度、風(fēng)速、太陽輻射強度等氣象因素的變化趨勢和波動特點。通過聚類分析或模式識別技術(shù)，我們可以找到那些具有相似氣象條件和光照模式的歷史數(shù)據(jù)日，并為這些日子構(gòu)建相似的預(yù)測模型。通過這樣的策略，我們能在短時間內(nèi)獲得準確的預(yù)測數(shù)據(jù)，因為這些日子過去的數(shù)據(jù)與實際環(huán)境相近，便于對短期的變化趨勢做出有效推斷。確定相似日后，需要利用所選的數(shù)據(jù)集進行進一步的處理和重構(gòu)。此過程中包含了對數(shù)據(jù)的清洗和格式化，數(shù)據(jù)重構(gòu)的目的是確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性，同時消除可能的異常值和噪聲干擾。這包括缺失值的填充、異常值的處理以及數(shù)據(jù)的歸一化等步驟。還需要對數(shù)據(jù)的時序特性進行深入分析，例如考慮季節(jié)性因素和其他與時間相關(guān)的變化因素。在此基礎(chǔ)上，通過算法進行特征選擇和提取，增強模型的預(yù)測性能。這些處理后的數(shù)據(jù)被用作機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練樣本集和測試集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。接下來進入核心建模階段，在此階段中，我們將采用基于機器學(xué)習(xí)的方法構(gòu)建預(yù)測模型。利用已重構(gòu)和預(yù)處理的數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練和優(yōu)化模型參數(shù)，選擇適合的機器學(xué)習(xí)算法是關(guān)鍵，如支持向量機（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機森林等，結(jié)合相似日的選取策略，對短期光伏功率進行預(yù)測。通過訓(xùn)練和調(diào)整模型參數(shù)，我們試圖獲得最佳的預(yù)測性能。同時考慮到模型的泛化能力和實時性要求，我們將持續(xù)監(jiān)測模型的性能并調(diào)整參數(shù)以保持模型的預(yù)測精度和可靠性。在這個過程中可能涉及多種算法的融合和優(yōu)化策略的使用以提高預(yù)測的準確性。通過這種方式構(gòu)建的模型能夠在相似日的情況下實現(xiàn)對短期光伏功率的準確預(yù)測。5.2模型求解方法在求解過程中，我們考慮了不同光伏設(shè)備之間的互補性和依賴性，以及實際運行中的約束條件，如最大功率點跟蹤、電池充放電限制等。我們還引入了一些啟發(fā)式策略來改善求解效率和結(jié)果質(zhì)量，我們采用了遺傳算法來生成初始解，并通過局部搜索來改進解的質(zhì)量。為了驗證模型的有效性和求解方法的可行性，我們進行了一系列仿真實驗。實驗結(jié)果表明，并且具有較高的預(yù)測精度和實用性。5.3實驗設(shè)計與結(jié)果分析我們將詳細介紹基于相似日選取和數(shù)據(jù)重構(gòu)的短期光伏功率組合預(yù)測模型的設(shè)計過程以及實驗結(jié)果分析。我們將介紹實驗的基本設(shè)計，包括數(shù)據(jù)收集、相似日選取方法的選擇、數(shù)據(jù)重構(gòu)方法的引入等。我們將通過對比不同模型的預(yù)測效果，評估所提出的方法在短期光伏功率組合預(yù)測任務(wù)中的性能表現(xiàn)。在數(shù)據(jù)收集階段，我們從多個可靠的數(shù)據(jù)源獲取了關(guān)于光伏電站的歷史運行數(shù)據(jù)，包括氣象數(shù)據(jù)、太陽輻射數(shù)據(jù)、設(shè)備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)等。為了提高預(yù)測的準確性，我們選擇使用相似日選取方法來篩選出與目標日期具有相似特征的觀測數(shù)據(jù)。我們采用了基于時間窗口滑動的方法，計算目標日期與每個觀測數(shù)據(jù)的歐氏距離，并根據(jù)設(shè)定的距離閾值篩選出相似日。在數(shù)據(jù)重構(gòu)階段，我們引入了一種基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)重構(gòu)方法。該方法首先利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)對原始觀測數(shù)據(jù)進行特征提取，然后通過循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)對提取的特征進行時序建模，最后輸出預(yù)測結(jié)果。通過這種方式，我們可以有效地捕捉到光伏電站運行過程中的時序規(guī)律，提高預(yù)測的準確性。為了評估所提出的方法在短期光伏功率組合預(yù)測任務(wù)中的性能表現(xiàn)，我們采用了多種評價指標，如均方根誤差(RMSE)、平均絕對誤差(MAE)、平均絕對百分比誤差(MAPE)等。通過對比不同模型的預(yù)測效果，我們發(fā)現(xiàn)所提出的方法在短期光伏功率組合預(yù)測任務(wù)中具有較高的預(yù)測準確率和穩(wěn)定性，能夠為電力系統(tǒng)調(diào)度提供有力的支持。5.4算法性能評估在短期光伏功率預(yù)測中，算法性能評估是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，直接關(guān)系到預(yù)測結(jié)果的準確性和可靠性。針對本研究所提出的基于相似日選取和數(shù)據(jù)重構(gòu)的組合預(yù)測模型，我們進行了全面的算法性能評估。準確率評估：我們通過對比實際光伏功率數(shù)據(jù)與預(yù)測數(shù)據(jù)，計算了平均絕對誤差（MAE）、均方誤差（MSE）和平均絕對百分比誤差（MAPE）等關(guān)鍵指標，以量化預(yù)測準確率。本算法在多數(shù)測試案例中的預(yù)測準確率優(yōu)于傳統(tǒng)預(yù)測模型。穩(wěn)定性評估：在實際應(yīng)用中，預(yù)測模型的穩(wěn)定性同樣重要。我們通過對不同時間段、不同天氣條件下的數(shù)據(jù)進行測試，觀察模型在不同情境下的表現(xiàn)。本算法在面臨數(shù)據(jù)波動時具有較強的穩(wěn)定性，能夠保持相對穩(wěn)定的預(yù)測精度。計算效率評估：計算效率直接關(guān)系到模型的實際應(yīng)用性能。我們對算法的運行時間、內(nèi)存占用等進行了詳細測試，并與其他常用預(yù)測模型進行了對比。本算法在計算效率方面表現(xiàn)良好，能夠滿足實時預(yù)測的需求。參數(shù)敏感性分析：針對模型中的關(guān)鍵參數(shù)進行了敏感性分析，了解參數(shù)變化對預(yù)測結(jié)果的影響程度。分析結(jié)果表明，本算法的關(guān)鍵參數(shù)設(shè)置較為穩(wěn)健，參數(shù)調(diào)整對預(yù)測結(jié)果的影響較小。與其他模型對比：為了驗證本算法的有效性，我們還將其與其他主流的光伏功率預(yù)測模型進行了對比。通過對比分析，本算法在預(yù)測精度、穩(wěn)定性、計算效率等方面均表現(xiàn)出較好的性能?；谙嗨迫者x取和數(shù)據(jù)重構(gòu)的短期光伏功率組合預(yù)測算法在性能評估中表現(xiàn)出良好的準確性和穩(wěn)定性，具有較高的實際應(yīng)用價值。六、結(jié)論與展望本文提出的基于相似日選取和數(shù)據(jù)重構(gòu)的短期光伏功率組合預(yù)測方法，通過綜合運用相似日分析法和數(shù)據(jù)重構(gòu)技術(shù)，有效提高了光伏功率預(yù)測的準確性。實驗結(jié)果表明，相較于單一預(yù)測模型，該方法在預(yù)測精度和穩(wěn)定性方面均取得了顯著提升。在相似日選取方面，本文通過深入挖掘歷史數(shù)據(jù)中的規(guī)律，提出了基于日期特征和天氣條件的相似日篩選策略，確保了預(yù)測模型能夠充分利用歷史信息，從而提高預(yù)測的可靠性。在數(shù)據(jù)重構(gòu)方面，本文針對光伏功率數(shù)據(jù)的特點，采用了一系列創(chuàng)新的數(shù)據(jù)處理方法，包括數(shù)據(jù)歸一化、插值算法等，有效解決了數(shù)據(jù)缺失、異常值等問題，為后續(xù)的預(yù)測模型提供了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。我們將繼續(xù)深化對光伏功率預(yù)測方法的研究，探索更多先進的預(yù)測技術(shù)和算法，以提高預(yù)測的精度和實用性。我們也將關(guān)注實際應(yīng)用場景中的需求和挑戰(zhàn)，不斷完善和優(yōu)化所提出的方法，以更好地服務(wù)于光伏產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。6.1研究成果總結(jié)在過去的研究中，我們主要關(guān)注了基于相似日選取和數(shù)據(jù)重構(gòu)的短期光伏功率組合預(yù)測方法。通過對比分析歷史氣象數(shù)據(jù)、太陽輻射數(shù)據(jù)以及光伏電站運行數(shù)據(jù)，我們提出了一種有效的短期光伏功率組合預(yù)測模型。該模型利用相似日選取策略來減少噪聲對預(yù)測結(jié)果的影響，并通過數(shù)據(jù)重構(gòu)方法對原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，以提高預(yù)測精度。我們通過對歷史氣象數(shù)據(jù)進行分析，提取出與光伏發(fā)電量相關(guān)的關(guān)鍵氣象因素，如氣溫、風(fēng)速、云層厚度等。我們根據(jù)相似日選取策略，將近期內(nèi)的氣象數(shù)據(jù)進行歸一化處理，使得不同時間段的氣象數(shù)據(jù)具有可比性。我們利用機器學(xué)習(xí)算法(如支持向量機、隨機森林等)對歸一化后的氣象數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，以建立一個較為準確的短期光伏功率預(yù)測模型。我們還對光伏電站的實時運行數(shù)據(jù)進行了分析，提取出了與光伏發(fā)電量相關(guān)的關(guān)鍵參數(shù)，如太陽能電池板輸出功率、逆變器輸出功率等。在此基礎(chǔ)上，我們同樣采用了相似日選取策略和數(shù)據(jù)重構(gòu)方法，對這些參數(shù)進行預(yù)處理，以提高預(yù)測模型的準確性。通過實驗驗證，我們