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雷达卡
MATLAB
实现基于
XGBoost-SVM
极限梯度提升（
XGBoost
）结合支持向量机（
SVM）进行光伏功率预测的详细项目实例
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光伏发电作为当前新能源领域中应用最广泛、发展最快的技术之一，已经在全球范围内得到了广泛的推广与应用。随着能源结构的不断优化和环境保护意识的提升，越来越多的国家与地区将光伏发电作为绿色能源的重要组成部分，积极推动其技术进步与规模化应用。然而，光伏发电受自然条件影响较大，诸如光照强度、气温、湿度、风速等气象因素的变化直接决定了其输出功率的波动性和不确定性。光伏功率预测作为提升新能源并网能力、确保电网安全稳定运行的重要手段，其研究和应用变得尤为重要。
在实际电力系统运行过程中，准确的光伏功率预测不仅有助于优化电网调度和减少备用容量，还能降低电能损耗，提升电力市场的经济性和可靠性。传统的预测方法主要依赖于物理建模或时间序列分析，但这些方法在处理复杂气象因素和高维非线性数据时，往往预测精度有限，难以满足新能源高渗透率背景下的电力系统调度需求。因 ...
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