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MATLAB实现基于GA-RF 遗传算法（GA）结合随机森林（RF）进行光伏功率预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 2
提升预测精度与稳定性 2
降低工程调参成本 2
增强可解释性与可沟通性 2
面向多源数据融合 2
业务目标对齐的损失设计 2
可扩展部署与维护 2
风险控制与合规支持 3
项目挑战及解决方案 3
天气突变与云团快速移动 3
多源数据质量不齐 3
超参数空间离散且受工程约束 3
时序依赖与交叉验证泄漏 3
目标函数与业务一致性 3
运行时性能与资源占用 4
项目模型架构 4
数据层与特征总线 4
模型层：随机森林回归器 4
搜索层：遗传算法超参数优化 4
评估层与不确定性量化 4
服务层与上线运维 5
安全与审计 5
项目模型描述及代码示例 5
数据读入与时间切分 5
染色体编码与边界 5
时间感知的适应度函数 6
遗传算法搜索 6
以最优参数训练随机森林 6
评估指标与可视化 6
特征重要性排序 7
本地适应度子函数 7
项目应用领域 8
电网调度与备用优化 8
现货交易与合约履约 8
电站运维与策略管理 8
分布式光伏聚合与VPP 8
储能协同与能量管理 8
项目特点与创新 9
业务对齐的适应度设计 9
整数编码与工程约束融合 9
兼容多源异构特征 9
不确定性与解释并重 9
可移植的工程实现 9
轻量高效的推理 9
端到端监控闭环 9
项目应该注意事项 10
时序切分与泄漏防护 10
数据质量与口径统一 10
资源与时延预算 10
解释与合规模块同步 10
安全与隐私 10
项目模型算法流程图 10
项目数据生成具体代码实现 11
项目目录结构设计及各模块功能说明 12
项目目录结构设计 12
各模块功能说明 13
项目部署与应用 13
系统架构设计 13
部署平台与环境准备 13
模型加载与优化 13
实时数据流处理 13
可视化与用户界面 14
GPU/TPU 加速与并行 14
监控、自动化与CI/CD 14
安全、隐私与恢复 14
项目未来改进方向 14
引入分位数回归森林与概率预测 14
卫星云图与光流特征融合 14
跨站点迁移与元学习 15
物理先验与混合建模 15
项目总结与结论 15
程序设计思路和具体代码实现 15
第一阶段：环境准备 15
清空环境变量 15
关闭报警信息 16
关闭开启的图窗 16
清空变量 16
清空命令行 16
检查环境所需的工具箱 16
检查环境是否支持所需的工具箱，若没有安装所需的工具箱则安装所需的工具箱。 17
配置GPU加速 17
第二阶段：数据准备 18
数据导入和导出功能 18
文本处理与数据窗口化 18
数据处理功能 19
数据分析 19
特征提取与序列创建 20
划分训练集和测试集 20
参数设置 21
第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整 21
算法设计和模型构建 21
优化超参数 22
防止过拟合与超参数调整 23
第四阶段：模型训练与预测 23
设定训练选项 23
模型训练 23
用训练好的模型进行预测 24
保存预测结果与置信区间 24
第五阶段：模型性能评估 26
多指标评估 26
设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图 26
设计绘制误差热图 27
设计绘制残差分布图 27
设计绘制预测性能指标柱状图 27
第六阶段：精美GUI界面 28
界面需要实现的功能 28
完整代码整合封装 38
结束 60
光伏功率预测已经从“能不能做”进入“做得更稳、更细、更快”的专业阶段。电网侧需要精准的短期与超短期出力曲线，以便安排旋转备用、AGC 调节与交易结算；电站侧需要面向运维的功率与辐照度联合预测，以提前准备清洗、检修与逆变器策略切换；市场侧则需要预测误差可解释、可量化，才能支撑电能量与辅助服务两类品种的报价与风险控制。传统统计模型在非线性、强季节性与突变天气条件下表现受限；深度学习在小样本、解释性与部署资源方面又存在门槛。基于遗传算法与随机森林的组合思路，可在可解释性、稳健性与工程落地之间取得平衡：随机森林擅长处理非线性及特征间复杂交互，且对异常点与尺度不敏感；遗传算法能够在离散和连续的混合超参数空间中全局搜索，避免陷入局部最优，并能直接把工程约束（如树数上限、叶节点大小、并行资源）编码进适应度设计。面向光伏场景，可将多源气象数据（地面站、数值预报、卫星云图衍生指数）、电站 SCADA（组件温度、逆变器状态、故障码）、站点几何参数（阵列朝向、倾角、遮挡）合并建模，同时通 ...
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