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雷达卡
MATLAB
实现基于随机森林（
RF）进行多变量单步光伏功率预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着全球能源结构转型和环境保护意识的增强，光伏发电作为一种清洁、可再生能源，正迅速成为能源领域的重要组成部分。光伏发电系统利用太阳能将光能转换为电能，其发展潜力巨大，应用范围广泛。然而，光伏功率的输出高度依赖于天气状况、季节变化及地理位置等多种因素，具有明显的非线性和时变特征，导致其功率预测成为智能电网和能源管理系统中的关键难题。
准确的光伏功率预测对于保障电网的稳定运行、优化能源调度、降低运行成本以及提升新能源利用效率具有重要意义。特别是在光伏并网比例日益增高的背景下，预测误差将直接影响电网的负荷平衡，增加备用容量需求，从而降低系统经济性和安全性。与此同时，随着数据采集技术的发展和历史数据的积累，基于数据驱动的预测模型成为研究热点，其中机器学习方法因其强大的建模能力和适应性而备受关注。
随机森林（Random Forest, RF）作为一种集成学习方法，结合了多棵决策树的优势，能够有效处理高维数据和非线性关系，且对异常值和噪声具有较强的鲁棒性。相比传统的统计模型和单一机器学习算法，随机森林 ...
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